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
Notice bibliographique
Résumé
Purpose B1 mapping is important for many quantitative imaging protocols, particularly those that include whole‐brain T1 mapping using the variable flip angle (VFA) technique. However, B1 mapping sequences are not typically available on many magnetic resonance imaging (MRI) scanners. The aim of this work was to demonstrate that B1 mapping implemented using standard scanner product pulse sequences can produce B1 (and VFA T1) 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) B1 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 B1 maps were used as a reference for comparison (Ref. DA). VFA flip angles were scaled using each B1 map prior to fitting T1; the nominal flip angle case was also compared. Results The pooled‐subject voxelwise correlation (ρ) for B1 maps (BS/AFI/EPI‐DA) relative to the reference B1 scan (Ref. DA) were ρ = 0.92/0.95/0.98. VFA T1 correlations using these maps were ρ = 0.86/0.88/0.96, much better than without B1 correction (ρ = 0.53). The relative error for each B1 map (BS/AFI/EPI‐DA/Nominal) had 95th percentiles of 5/4/3/13%. Conclusion Our findings show that B1 mapping implemented using product pulse sequences can provide excellent quality B1 (and VFA T1) 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 B1 pulse sequences. Level of Evidence: 1 Technical Efficacy: Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2017;46:1673–1682.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».