Quantitative susceptibility mapping at 3 T: comparison of acquisition methodologies
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative susceptibility mapping (QSM) is fast becoming a routine clinical tool in the evaluation and assessment of neurological diseases. Unfortunately, there is currently no established standard scanning protocol, and it is uncertain whether different acquisition strategies alter the derived estimates of magnetic susceptibility. Here, we compare some key deep grey matter susceptibility values in healthy adults acquired from various QSM sequences using either unipolar or bipolar readout gradients, accelerated imaging or not, and gradient-warp correction or not. Four healthy adult volunteers were scanned three times each within 4 days at 3 T. The eight different QSM combinations were acquired in different randomised order for each session, and then co-registered to an anatomical atlas. The average and standard deviations of magnetic susceptibilities in the caudate, putamen, red nucleus, internal and external globus pallidus were used in a linear mixed effects model to determine the influence of the various acquisition parameters. Gradient-warp correction was the only statistically significant fixed effect (p < 0.01), but its impact was small (~5% change) compared with the overall fixed effects. The random effects coefficients (i.e. the various tissues) were statistically significant. Based on our limited multiple observations in healthy adult volunteers, the susceptibilities in deep grey matter are statistically equivalent when QSM source data are acquired with or without accelerated imaging using either unipolar or bipolar readout gradients. There is, however, a statistically meaningful, but small, difference if gradient-warp correction is used or not. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».