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Enregistrement W2595472434 · doi:10.1002/jmri.25692

B<sub>1</sub> mapping for bias‐correction in quantitative <i>T</i><sub>1</sub> imaging of the brain at 3T using standard pulse sequences

2017· article· en· W2595472434 sur OpenAlex
Mathieu Boudreau, Christine Tardif, Nikola Stikov, John G. Sled, Wayne Lee, G. Bruce Pike

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversité de MontréalPolytechnique MontréalUniversity of CalgaryDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMontreal Heart InstituteUniversity of TorontoMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésPulse (music)Computer sciencePhysicsNuclear magnetic resonanceNuclear medicineMedicineOpticsDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose B 1 mapping is important for many quantitative imaging protocols, particularly those that include whole‐brain T 1 mapping using the variable flip angle (VFA) technique. However, B 1 mapping sequences are not typically available on many magnetic resonance imaging (MRI) scanners. The aim of this work was to demonstrate that B 1 mapping implemented using standard scanner product pulse sequences can produce B 1 (and VFA T 1 ) maps comparable in quality and acquisition time to advanced techniques. Materials and Methods Six healthy subjects were scanned at 3.0T. An interleaved multislice spin‐echo echo planar imaging double‐angle (EPI‐DA) B 1 mapping protocol, using a standard product pulse sequence, was compared to two alternative methods (actual flip angle imaging, AFI, and Bloch‐Siegert shift, BS). Single‐slice spin‐echo DA B 1 maps were used as a reference for comparison (Ref. DA). VFA flip angles were scaled using each B 1 map prior to fitting T 1 ; the nominal flip angle case was also compared. Results The pooled‐subject voxelwise correlation ( ρ ) for B 1 maps (BS/AFI/EPI‐DA) relative to the reference B 1 scan (Ref. DA) were ρ = 0.92/0.95/0.98. VFA T 1 correlations using these maps were ρ = 0.86/0.88/0.96, much better than without B 1 correction ( ρ = 0.53). The relative error for each B 1 map (BS/AFI/EPI‐DA/Nominal) had 95 th percentiles of 5/4/3/13%. Conclusion Our findings show that B 1 mapping implemented using product pulse sequences can provide excellent quality B 1 (and VFA T 1 ) maps, comparable to other custom techniques. This fast whole‐brain measurement (∼2 min) can serve as an excellent alternative for researchers without access to advanced B 1 pulse sequences. Level of Evidence: 1 Technical Efficacy: Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2017;46:1673–1682.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,302 · 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