Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A readout-segmented method for acquiring robust GRAPPA calibration data for echo-planar imaging (EPI) was proposed and compared with two previous methods, including the gold standard interleaved approach and a single shot method with halved phase encode resolution. THEORY AND METHODS: The readout-segmented and single shot techniques acquire adjacent phase encode lines in the same shot to obtain the calibration data, rather than interleaving of lines between shots, to decrease sensitivity to motion. Additionally, it uses multiple segments with shortened frequency encode extent to match the phase encode bandwidth to the undersampled data, which decreases sensitivity to B0 inhomogeneity. The three methods were tested using simulations and EPI scans of the brain in healthy volunteers. RESULTS: The interleaved approach exhibited high sensitivity to motion, while residual undersampling artifacts remained in the single shot method due to mismatch of B0 inhomogeneity between the calibration and undersampled data. The readout segmented method exhibited no such errors, having 30% lower ghosting intensity than the single shot method and 90% lower ghosting intensity than the interleaved approach in moving subjects. CONCLUSION: Artifacts from B0 inhomogeneity and motion during calibration scans for EPI GRAPPA can be mitigated with a readout segmented calibration scan.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».