Comparison of Multiecho Postprocessing Schemes for SWI with Use of Linear and Nonlinear Mask Functions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: SWI is an MR technique conventionally implemented with single-echo gradient-echo data. The purpose of this study was to compare single-echo SWI processing and 2 multiecho SWI processing schemes: postaverage, where an SWI image is created for each echo and then averaged to create a single volume; and frequency-based, where a SWI image is generated from an average frequency image. Linear and nonlinear mask functions were investigated for all 3 processing schemes. MATERIALS AND METHODS: Comprehensive optimizations were performed. Single and multigradient-echo data were acquired at 3T in 10 volunteers. Contrast-to-noise ratio was measured in various structures. Visibilities of the same structures were ranked in different SWI images by trained raters. RESULTS: When image evaluation was based on measurements of contrast-to-noise ratio, the nonlinear mask and frequency-based scheme were superior. However, when image evaluation was based on ranks of qualitative visibility, the linear mask and postaverage scheme were superior. Although the nonlinear mask and frequency-based scheme allow increased contrast of paramagnetic perturbers such as the globus pallidus, periventricular veins, red nucleus, and subthalamic nucleus, they do not necessarily increase the information content of the image; rather, they result in a harsh contrast that is visually unpleasing to radiologists and wherein more subtle structure is relatively less apparent. CONCLUSIONS: Linearly masked postaverage SWI is the recommended implementation of multiecho SWI for radiologic use; however, nonlinearly masked frequency-based SWI may have use in computer-based segmentation or registration.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».