In vivo magnetic resonance imaging of the human cervical spinal cord at 3 Tesla
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the feasibility of obtaining high-quality magnetic resonance (MR) images of the human cervical spinal cord in vivo at a magnetic field strength of 3 T and to optimize the signal contrast between gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid (CSF) on 2D gradient recalled echo (GRE) images of the cervical spinal cord. MATERIALS AND METHODS: Using a custom-built, anatomically molded radio frequency (RF) surface coil, the repetition time and flip angle of a 2D GRE sequence were systematically varied in five volunteers to assess tissue contrast in the cervical spinal cord. RESULTS: The 2D GRE parameters for an optimal balance between gray-white matter and CSF-white matter contrast at 3 T were determined to be a time-to-repetition (TR) of 2000 msec and a flip angle of 45 degrees, with the constant short time-to-echo (TE) of 12 msec used in this study. Excellent tissue contrast and visualization of the internal anatomy of the spinal cord was demonstrated reproducibly in eight subjects using these optimal parameters. CONCLUSION: This study demonstrates that imaging the cervical spinal cord and delineating internal spinal cord structures such as gray and white matter is feasible at 3 T.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».