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Enregistrement W2278994996 · doi:10.1002/nbm.3454

Volumetric navigated MEGA‐SPECIAL for real‐time motion and shim corrected GABA editing

2015· article· en· W2278994996 sur OpenAlexaff
Muhammad G. Saleh, Ali Alhamud, Jamie Near, André van der Kouwe, Ernesta M. Meintjes

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentMedical Research CouncilNational Institutes of Health
Mots-clésShim (computing)SubtractionImaging phantomComputer scienceMotion (physics)Rotation around a fixed axisArtificial intelligenceBiomedical engineeringPhysicsNuclear magnetic resonanceComputer visionChemistryMaterials scienceNuclear medicineOpticsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mescher-Garwood (MEGA) editing with spin echo full intensity acquired localization (MEGA-SPECIAL, MSpc) is a technique to acquire γ-aminobutyric acid (GABA) without macromolecule (MM) contamination at a TE of 68 ms. However, due to the requirement of multiple shot-localization, it is often susceptible to subject motion and B0 inhomogeneity. A method is presented for real-time shim and motion correction (ShMoCo) using volumetric navigators to correct for motion and motion-related B0 inhomogeneity during MSpc acquisition. A phantom experiment demonstrates that ShMoCo restores the GABA peak and improves spectral quality in the presence of motion and zero- and first-order shim changes. The ShMoCo scans were validated in three subjects who performed up-down and left-right head rotations. Qualitative assessment of these scans indicates effective reduction of subtraction artefacts and well edited GABA peaks, while quantitative analysis indicates superior fitting and spectral quality relative to scans with no correction. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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