Application of direct virtual coil to dynamic contrast‐enhanced MRI and MR angiography with data‐driven parallel imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the feasibility of direct virtual coil (DVC) in the setting of 4D dynamic imaging used in multiple clinical applications. THEORY AND METHODS: Three dynamic imaging applications were chosen: pulmonary perfusion, liver perfusion, and peripheral MR angiography (MRA), with 18, 11, and 10 subjects, respectively. After view-sharing, the k-space data were reconstructed twice: once with channel-by-channel (CBC) followed by sum-of-squares coil combination and once with DVC. Images reconstructed using CBC and DVC were compared and scored based on overall image quality by two experienced radiologists using a five-point scale. RESULTS: The CBC and DVC showed similar image quality in image domain. Time course measurements also showed good agreement in the temporal domain. CBC and DVC images were scored as equivalent for all pulmonary perfusion cases, all liver perfusion cases, and four of the 10 peripheral MRA cases. For the remaining six peripheral MRA cases, DVC were scored as slightly better (not clinically significant) than the CBC images by Radiologist A and as equivalent by Radiologist B. CONCLUSION: For dynamic contrast-enhanced MR applications, it is clinically feasible to reduce image reconstruction time while maintaining image quality and time course measurement using the DVC technique.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».