Transverse signal decay under the weak field approximation: Theory and validation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To derive an expression for the transverse signal time course from systems in the motional narrowing regime, such as water diffusing in blood. This was validated in silico and experimentally with ex vivo blood samples. Methods A closed‐form solution (CFS) for transverse signal decay under any train of refocusing pulses was derived using the weak field approximation. The CFS was validated via simulations of water molecules diffusing in the presence of spherical perturbers, with a range of sizes and under various pulse sequences. The CFS was compared with more conventional fits assuming monoexponential decay, including chemical exchange, using ex vivo blood Carr‐Purcell‐Meiboom‐Gill data. Results From simulations, the CFS was shown to be valid in the motional narrowing regime and partially into the intermediate dephasing regime, with increased accuracy with increasing Carr‐Purcell‐Meiboom‐Gill refocusing rate. In theoretical calculations of the CFS, fitting for the transverse relaxation rate (R2) gave excellent agreement with the weak field approximation expression for R2 for Carr‐Purcell‐Meiboom‐Gill sequences, but diverged for free induction decay. These same results were confirmed in the ex vivo analysis. Conclusion Transverse signal decay in the motional narrowing regime can be accurately described analytically. This theory has applications in areas such as tissue iron imaging, relaxometry of blood, and contrast agent imaging. Magn Reson Med 80:341–350, 2018. © 2017 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».