Sci‐Fri AM: YIS‐01: Comprehensive MR distortion correction: Phantom validation and in‐vivo application
Notice bibliographique
Résumé
MR images provide excellent diagnostic information; however, their treatment planning utility is limited due to geometric uncertainties from both system and patient related sources. Despite this concern, interest in developing MR‐based treatment planning protocols is on the rise because of the ease with which clinically relevant structures can be identified in MR. Here we present our systematic approach to quantifying both machine (gradient non‐linearity and B0 inhomogeneity) and patient (susceptibility and chemical shift) distortions. Gradient non‐linearities were previously measured using a 3D grid phantom while the remaining types of distortion were measured using a double gradient echo scan to obtain a B0 distortion map specific to each object/patient. Distortion measurement and correction were validated on phantoms and then implemented on a volunteer. B0 inhomogeneity and susceptibility distortions were simulated by offsetting the x2‐y2 shims; maximum absolute distortion was reduced from 5.4 mm to 1.0 mm and mean (± standard deviation) was reduced from 1.7 ± 1.4 mm to 0.4 ± 0.2 mm. Chemical shift distortion was qualitatively evaluated using a phantom containing fat and water inserts; displacement of the fat signal was much improved following distortion correction. Intensity correction was validated using a uniformity phantom and undistorted image profiles were compared to distorted image profiles and to profiles corrected for geometric and geometric/intensity distortion; the need for intensity correction was clearly demonstrated. Once all types of distortion correction were validated on phantoms, the technique was implemented on a volunteer brain image. Both GE and multi‐shot EPI images were corrected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».