Frequency correction method for improved spatial correlation of hyperpolarized <sup>13</sup>C metabolites and anatomy
Notice bibliographique
Résumé
Blip-reversed echo-planar imaging (EPI) is investigated as a method for measuring and correcting the spatial shifts that occur due to bulk frequency offsets in (13)C metabolic imaging in vivo. By reversing the k-space trajectory for every other time point, the direction of the spatial shift for a given frequency is reversed. Here, mutual information is used to find the 'best' alignment between images and thereby measure the frequency offset. Time-resolved 3D images of pyruvate/lactate/urea were acquired with 5 s temporal resolution over a 1 min duration in rats (N = 6). For each rat, a second injection was performed with the demodulation frequency purposely mis-set by +35 Hz, to test the correction for erroneous shifts in the images. Overall, the shift induced by the 35 Hz frequency offset was 5.9 ± 0.6 mm (mean ± standard deviation). This agrees well with the expected 5.7 mm shift based on the 2.02 ms delay between k-space lines (giving 30.9 Hz per pixel). The 0.6 mm standard deviation in the correction corresponds to a frequency-detection accuracy of 4 Hz. A method was presented for ensuring the spatial registration between (13)C metabolic images and conventional anatomical images when long echo-planar readouts are used. The frequency correction method was shown to have an accuracy of 4 Hz. Summing the spatially corrected frames gave a signal-to-noise ratio (SNR) improvement factor of 2 or greater, compared with the highest single frame.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».