Optimized saturation recovery protocols for T1-mapping in the heart: influence of sampling strategies on precision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: T1-mapping has the potential to detect and quantify diffuse processes such as interstitial fibrosis. Detection of disease at an early stage by measurement of subtle changes requires a high degree of reproducibility. Initial implementation of saturation recovery (SR) T1-mapping employed 3-parameter fitting which was highly accurate but was quite sensitive to noise; 2-parameter fitting greatly reduced the sensitivity to noise at the expense of a small degree of systematic bias. A recently introduced implementation that uses a variable readout flip angle greatly reduces systematic errors in T1-measurement thereby making it feasible to use SR methods with 2-parameter fitting with improved accuracy and precision. SR T1 mapping techniques with multi-heartbeat recovery times have been proposed to better sample the T1 recovery curve, but have not been evaluated for 2-parameter fitting. METHODS: An analytic formulation for calculating the standard deviation (SD) for SR T1-mapping with 2-parameter fitting is developed and validated using Monte-Carlo simulation. The coefficient of variation is compared for a brute force optimization of sampling and for several previously described sampling schemes for T1 measurement over several uncertainty ranges. Experimental validation is performed in phantoms over a range of T1, and in-vivo both native and post-contrast. Pixel-wise SD maps are calculated for SR T1-mapping. RESULTS: Sampling schemes that use a non-saturated anchor image and multiple (N) measurements at a single fixed saturation delay are found to be near optimum for the case of known T1 and are close to the brute force optimized solution over wide ranges of native and post-contrast T1 values. The fixed delay sampling scheme is simple to implement and provides an improvement over uniformly distributed schemes. CONCLUSIONS: Sampling strategies for saturation recovery methods for myocardial T1-mapping have been optimized and validated experimentally. Reduced SD, or improved precision, may be achieved by using fixed saturation delays when considering native myocardium and post-contrast T1 ranges. Pixel-wise estimates of T1 mapping errors have been formulated and validated for SR fitting methods.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».