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Enregistrement W2293248815 · doi:10.1088/0031-9155/61/2/712

Variable ultrasound trigger delay for improved magnetic resonance acoustic radiation force imaging

2015· article· en· W2293248815 sur OpenAlexafffund
Charles Mougenot, Adam C. Waspe, Thomas Looi, James M. Drake

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenPhilips (Canada)
Organismes subventionnairesFondation Brain CanadaFocused Ultrasound Foundation
Mots-clésUltrasoundMagnetic resonance imagingAcoustic radiation forceAcousticsRadiationUltrasound imagingNuclear magnetic resonancePhysicsMaterials scienceOpticsMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic resonance acoustic radiation force imaging (MR-ARFI) allows the quantification of microscopic displacements induced by ultrasound pulses, which are proportional to the local acoustic intensity. This study describes a new method to acquire MR-ARFI maps, which reduces the measurement noise in the quantification of displacement as well as improving its robustness in the presence of motion. Two MR-ARFI sequences were compared in this study. The first sequence 'variable MSG' involves switching the polarity of the motion sensitive gradient (MSG) between odd and even image frames. The second sequence named 'static MSG' involves a variable ultrasound trigger delay to sonicate during the first or second MSG for odd and even image frames, respectively. As previously published, the data acquired with a variable MSG required the use of reference data acquired prior to any sonication to process displacement maps. In contrary, data acquired with a static MSG were converted to displacement maps without using reference data acquired prior to the sonication. Displacement maps acquired with both sequences were compared by performing sonications for three different conditions: in a polyacrylamide phantom, in the leg muscle of a freely breathing pig and in the leg muscle of pig under apnea. The comparison of images acquired at even image frames and odd image frames indicates that the sequence with a static MSG provides a significantly better steady state (p < 0.001 based on a Student's t-test) than the images acquired with a variable MSG. In addition no reference data prior to sonication were required to process displacement maps for data acquired with a static MSG. The absence of reference data prior to sonication provided a 41% reduction of the spatial distribution of noise (p < 0.001 based on a Student's t-test) and reduced the sensitivity to motion for displacements acquired with a static MSG. No significant differences were expected and observed for thermal maps acquired with a variable MSG and a static MSG. The use of a static MSG with a variable ultrasound trigger delay improves the ARFI displacement map quality without additional acquisition time and remains compatible with the simultaneous acquisition of MR thermal maps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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