Calculating potential error in sodium <scp>MRI</scp> with respect to the analysis of small objects
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To facilitate correct interpretation of sodium MRI measurements, calculation of error with respect to rapid signal decay is introduced and combined with that of spatially correlated noise to assess volume‐of‐interest (VOI) 23 Na signal measurement inaccuracies, particularly for small objects. Methods Noise and signal decay–related error calculations were verified using twisted projection imaging and a specially designed phantom with different sized spheres of constant elevated sodium concentration. As a demonstration, lesion signal measurement variation (5 multiple sclerosis participants) was compared with that predicted from calculation. Results Both theory and phantom experiment showed that VOI signal measurement in a large 10‐mL, 314‐voxel sphere was 20% less than expected on account of point‐spread‐function smearing when the VOI was drawn to include the full sphere. Volume‐of‐interest contraction reduced this error but increased noise‐related error. Errors were even greater for smaller spheres (40–60% less than expected for a 0.35‐mL, 11‐voxel sphere). Image‐intensity VOI measurements varied and increased with multiple sclerosis lesion size in a manner similar to that predicted from theory. Correlation suggests large underestimation of 23 Na signal in small lesions. Conclusions Acquisition‐specific measurement error calculation aids 23 Na MRI data analysis and highlights the limitations of current low‐resolution methodologies. Magn Reson Med 79:2968–2977, 2018. © 2017 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».