Improved MR venography using quantitative susceptibility-weighted imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To remove the geometry dependence of phase-based susceptibility weighting masks in susceptibility-weighted imaging (SWI) and to improve the visualization of the veins and microbleeds. MATERIALS AND METHODS: True SWI (tSWI) was generated using susceptibility-based masks. Simulations were used to evaluate the influence of the characteristic parameters defining the mask. In vivo data from three healthy adult human volunteers were used to compare the contrast-to-noise-ratios (CNRs) of the right septal vein and the left internal cerebral vein as measured from both tSWI and SWI data. A traumatic brain injury (TBI) patient dataset was used to illustrate qualitatively the proper visualization of microbleeds using tSWI. RESULTS: Compared with conventional SWI, tSWI improved the CNR of the two selected veins by a factor of greater than three for datasets with isotropic resolution and greater than 30% for datasets with anisotropic resolution. Veins with different orientations can be properly enhanced in tSWI. Furthermore, the blooming artifact due to the strong dipolar phase of microbleeds in conventional SWI was reduced in tSWI for the TBI case. CONCLUSION: The use of tSWI overcomes the geometric limitations of using phase and provides better visualization of the venous system, especially for data collected with isotropic resolution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».