Abdominal MR Imaging in Children: Motion Compensation, Sequence Optimization, and Protocol Organization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Familiarity with basic sequence properties and their trade-offs is necessary for radiologists performing abdominal magnetic resonance (MR) imaging. Acquiring diagnostic-quality MR images in the pediatric abdomen is challenging due to motion, inability to breath hold, varying patient size, and artifacts. Motion-compensation techniques (eg, respiratory gating, signal averaging, suppression of signal from moving tissue, swapping phase- and frequency-encoding directions, use of faster sequences with breath holding, parallel imaging, and radial k-space filling) can improve image quality. Each of these techniques is more suitable for use with certain sequences and acquisition planes and in specific situations and age groups. Different T1- and T2-weighted sequences work better in different age groups and with differing acquisition planes and have specific advantages and disadvantages. Dynamic imaging should be performed differently in younger children than in older children. In younger children, the sequence and the timing of dynamic phases need to be adjusted. Different sequences work better in smaller children and in older children because of differing breath-holding ability, breathing patterns, field of view, and use of sedation. Hence, specific protocols should be maintained for younger children and older children. Combining longer-higher-resolution sequences and faster-lower-resolution sequences helps acquire diagnostic-quality images in a reasonable time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle