Improved resolution of glutamate, glutamine and γ‐aminobutyric acid with optimized point‐resolved spectroscopy sequence timings for their simultaneous quantification at 9.4 T
Notice bibliographique
Résumé
Glutamine (Gln), glutamate (Glu) and γ‐aminobutyric acid (GABA) are relevant brain metabolites that can be measured with magnetic resonance spectroscopy (MRS). This work optimizes the point‐resolved spectroscopy (PRESS) sequence echo times, TE 1 and TE 2 , for improved simultaneous quantification of the three metabolites at 9.4 T. Quantification was based on the proton resonances of Gln, Glu and GABA at ≈2.45, ≈2.35 and ≈2.28 ppm, respectively. Glu exhibits overlap with both Gln and GABA; in addition, the Gln peak is contaminated by signal from the strongly coupled protons of N ‐acetylaspartate (NAA), which resonate at about 2.49 ppm. J ‐coupling evolution of the protons was characterized numerically and verified experimentally. A {TE 1 , TE 2 } combination of {106 ms, 16 ms} minimized the NAA signal in the Gln spectral region, whilst retaining Gln, Glu and GABA peaks. The efficacy of the technique was verified on phantom solutions and on rat brain in vivo . LCModel was employed to analyze the in vivo spectra. The average T 2 ‐corrected Gln, Glu and GABA concentrations were found to be 3.39, 11.43 and 2.20 mM, respectively, assuming a total creatine concentration of 8.5 mM. LCModel Cramér–Rao lower bounds (CRLBs) for Gln, Glu and GABA were in the ranges 14–17%, 4–6% and 16–19%, respectively. The optimal TE resulted in concentrations for Gln and GABA that agreed more closely with literature concentrations compared with concentrations obtained from short‐TE spectra acquired with a {TE 1 , TE 2 } combination of {12 ms, 9 ms}. LCModel estimations were also evaluated with short‐TE PRESS and with the optimized long TE of {106 ms, 16 ms}, using phantom solutions of known metabolite concentrations. It was shown that concentrations estimated with LCModel can be inaccurate when combined with short‐TE PRESS, where there is peak overlap, even when low (<20%) CRLBs are reported.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».