ALTERNATING SSFP PERMITS RAPID, BANDING-ARTIFACT-FREE BALANCED SSFP FMRI
Notice bibliographique
Résumé
Blood oxygenation level dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging\n(fMRI) is the dominant tool used for mapping human brain function because it is\nnon-invasive, does not use ionizing radiation, and offers relatively high spatial and\ntemporal resolution compared to other neuroimaging techniques. Unfortunately, conventional\nfMRI techniques cannot map brain function in the inferior temporal cortex\n(ITC) and orbitofrontal cortex (OFC). These brain regions experience severe magnetic\nfield distortions due to magnetic susceptibility mismatch with the neighboring\nair-filled ear-canals (ITC) or sinus cavities (OFC), causing loss of the fMRI signal.\nFunctional imaging capability is important for gaining a better understanding of these\nbrain regions and the diseases that commonly affect them (Alzheimer’s disease and\nepilepsy (ITC), Parkinson’s disease and schizophrenia (OFC)).\nBalanced steady state free precession (balanced SSFP) is a relatively new fMRI\ntechnique that can measure function in all brain regions. Rather than diffuse signal\nloss, balanced SSFP images exhibit signal loss in spatially periodic, narrow bands.\nBanding artifacts cannot be eliminated in a single scan, but the phase of the banding\nartifacts can be controlled by the experimenter, permitting the combination of two\nantiphase balanced SSFP images to produce a single image free of banding artifacts.\nUnfortunately, image-corrupting transient signal oscillations limit the rate at which\nthe banding artifact phase can be modified, such that the banding-artifact-free image\nacquisition rate is prohibitively slow for most clinical and neuroscience applications.\nThis work describes the development of a modified balanced SSFP fMRI technique,\nalternating SSFP, which permits rapid, banding-artifact-free balanced SSFP fMRI.\nTheoretical modeling was used to find a rapid transition between antiphase balanced\nSSFP images with minimal transient signal oscillations. Monte Carlo simulations\nwere used to optimize alternating SSFP acquisition parameters for BOLD sensitivity,\nwith comparison to established balanced SSFP acquisitions. Rat fMRI was used to\nconfirm these predictions. Finally, the ability of alternating SSFP to provide rapid,\nbanding-artifact-free balanced SSFP fMRI in humans at 4 T was demonstrated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».