Fully phase‐encoded MRI near metallic implants using ultrashort echo times and broadband excitation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop a fully phase‐encoded MRI method for distortion‐free imaging near metallic implants, in clinically feasible acquisition times. Theory and Methods An accelerated 3D fully phase‐encoded acquisition with broadband excitation and ultrashort echo times is presented, which uses a broadband radiofrequency pulse to excite the entire off‐resonance induced by the metallic implant. Furthermore, fully phase‐encoded imaging is used to prevent distortions caused by frequency encoding, and to obtain ultrashort echo times for rapidly decaying signal. Results Phantom and in vivo acquisitions were used to describe the relationship among excitation bandwidth, signal loss near metallic implants, and T1 weighting. Shorter radiofrequency pulses captured signal closer to the implant by improving spectral coverage and allowing shorter echo times, whereas longer pulses improved T1 weighting through larger maximum attainable flip angles. Comparisons of fully phase‐encoded acquisition with broadband excitation and ultrashort echo times to T1‐weighted multi‐acquisition with variable resonance image combination selective were performed in phantoms and subjects with metallic knee and hip prostheses. These acquisitions had similar contrast and acquisition efficiency. Conclusions Accelerated fully phase‐encoded acquisitions with ultrashort echo times and broadband excitation can generate distortion free images near metallic implants in clinically feasible acquisition times. Magn Reson Med 79:2156–2163, 2018. © 2017 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».