Analytical corrections of banding artifacts in driven equilibrium single pulse observation of T2 (DESPOT2)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose DESPOT2 is a single‐component T2 mapping technique based on bSSFP imaging. It has seen limited application because of banding artifacts and magnetization transfer (MT) effects. In this work, acquisitions are optimized to minimize MT effects, while exact and approximate analytical equations enable automatic correction of banding artifacts within the T2 maps in mere seconds. Theory and Methods The technique was verified on an agar phantom at 3 tesla. The T2 resulting from four different data combination techniques was compared with the T2 from CPMG. Two comparable DESPOT2 scan protocols (short vs. long TR/TRF) designed to minimize MT effects, were tested both in the phantom and in vivo. A third protocol was tested in the brain of 8 volunteers and analytical correction schemes were compared with DESPOT2‐FM. Results The T2 measurements in agar agree with CPMG within ∼7% and in vivo results agree with values reported in the literature. The approximate analytical solutions provide increased robustness to hardware imperfections and higher T2‐to‐noise ratio than the exact solutions. Conclusion New analytical solutions enable fast and accurate whole‐brain T2 mapping from previously measured T1 and B1 maps, and bSSFP images with at least two phase offsets and two flip angles (=4 datasets, 8 min scan). Magn Reson Med 76:1790–1804, 2016. © 2015 International Society for Magnetic Resonance in Medicine
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».