Improving spatial signal homogeneity in MR 2D chemical shift imaging using outer volume saturation bands
Notice bibliographique
Résumé
Many endeavors of improving chemical shift imaging (CSI) techniques have been made during last two decades. Good examples of two-dimensional CSI and three-dimensional CSI can be found in the literature. However, clinical CSI using available sequences is still not satisfactory. The purpose of this study was to assess the effect of outer volume saturation bands on signal homogeneity in MR 2D chemical shift imaging. The 2D CSI scans were acquired using a point resolved spectroscopy (PRESS) CSI sequence on a phantom filled with brain metabolites. A single PRESS volume of interest was prescribed graphically. The acquisition matrix was 18x18 phase encodings over a 24-cm FOV. Identical acquisitions were obtained with and without outer-volume saturation bands. After initial acquisition was obtained, four more acquisitions were repeated for both studies with and without saturation bands. Identical five groups of voxels were compared for both studies. Standard deviations of metabolite ratios were calculated in each group for both studies. Spectra obtained without outer-volume saturation bands showed signal to noise gradient with higher concentration of signal within voxels at the center of the volume of interest. Outer volume saturation bands reduced this gradient. In general, standard deviations of metabolite ratios with saturation bands were smaller than those without saturation bands. Improved spatial homogeneity of spectra in voxels of CSI with saturation bands was obtained. Outer-volume saturation bands improve spatial signal homogeneity of chemical shift imaging.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».