Rapid high‐resolution <i>T</i><sub>1</sub> mapping by variable flip angles: Accurate and precise measurements in the presence of radiofrequency field inhomogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Rapid 3D mapping of T(1) relaxation times is valuable in diverse clinical applications. Recently, the variable flip angle (VFA) spoiled gradient recalled echo approach was shown to be a practical alternative to conventional methods, providing better precision and speed. However, the method is known to be sensitive to transmit field (B(1) (+)) inhomogeneity and can result in significant systematic errors in T(1) estimates, especially at high field strengths. The main challenge is to improve the accuracy of the VFA approach without sacrificing speed. In this article, the VFA method was optimized for both accuracy and precision by considering the influence of imperfect transmit fields, noise bias, and selection of flip angles. An analytic solution was developed for systematic B(1) (+)-induced T(1) errors and allows simple correction of T(1) measurements acquired with any imaging parameters. A noise threshold was also identified and provided a guideline for avoiding T(1) biases. Finally, it was shown that three flip angles were the most efficient for maintaining accuracy and high precision over large ranges of T(1). A rapid B(1) (+) mapping sequence was employed in all phantom experiments and high-field in vivo brain scans. Experimental results confirmed the theory and validated the accuracy of the proposed method.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».