How does magnetization transfer influence mc<scp>DESPOT</scp> results?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A steady-state approach that was termed multicomponent driven equilibrium single pulse observation of T1 and T2 (mcDESPOT) has recently been proposed for myelin water fraction (fM) mapping in brain development and demyelinating diseases. However, fMs estimated by mcDESPOT are significantly higher than myelin water fraction derived from multiecho spin echo T2-decay curve approaches. Magnetization transfer (MT), enhanced by the use of short, relatively high amplitude radiofrequency (RF) pulses in mcDESPOT, may artifactually influence fM maps. Our goal was to investigate the role of MT in mcDESPOT. METHODS: mcDESPOT data was collected twice from three healthy volunteers using short RF pulses with higher MT effect and long RF pulses with lower MT effect. MR parameters from 11 white and gray regions were compared using a paired student t-test. Whole slice difference images were also compared. RESULTS: MT effects had a substantial influence on the signal generated by the balanced steady-state free procession sequences used in mcDESPOT. However, these MT effects were not clearly evident in the fM values determined by the conventional two-pool mcDESPOT analysis. CONCLUSION: The signal generated from mcDESPOT is sensitive to MT, but the extracted myelin water fractions are relatively insensitive to changes of MT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».