Efficient sampling of early signal arrival for estimation of perfusion and transit time in whole‐brain arterial spin labeling
Notice bibliographique
Résumé
Arterial spin labeling can be used to measure both cerebral perfusion and arterial transit time. However, accurate estimation of these parameters requires adequate temporal sampling of the arterial spin labeling difference signal. In whole-brain multislice acquisitions, two factors reduce the accuracy of the parameter estimates: saturation of labeled blood in transit and inadequate sampling of early difference signal in superior slices. Label saturation arises when slices are acquired inferior-to-superior such that slice selection in proximal slices spoils the label for a distal slice. Inadequate sampling arises when the time spent acquiring inferior slices is too long to allow early sampling of the difference signal in superior slices. A novel approach to multislice imaging is proposed to address these two issues. In round-robin arterial spin labeling, slices are acquired in a different order after every pair of control-label acquisitions. Round-robin arterial spin labeling enables the acquisitions of all slices across the same range of postlabel delays in a descending superior-to-inferior order. This eliminates the temporal sampling problem and greatly reduces label saturation. Arterial transit time estimates obtained for the whole brain with round-robin arterial spin labeling show better agreement with a single-slice acquisition than do conventional multislice acquisitions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».