Limitations of skipping echoes for exponential T<sub>2</sub> fitting
Notice bibliographique
Résumé
Background Exponential fitting of multiecho spin echo sequences with skipped echoes is still commonly used for quantification of transverse relaxation (T 2 ). Purpose To examine the efficacy of skipped echo methods for T 2 quantification against computational modeling of the exact signal decay. Study Type Prospective comparison of methods. Subjects/Phantom Eight volunteers were imaged at 4.7T, six volunteers at 1.5T, and phantoms ([MnCl 2 ] = 68–270 mM). Field Strength/Sequence 1.5T and 4.7T; multiple‐echo spin echo. Assessment Exponential fitting for T 2 using all echoes, skipping the first echo or skipping all odd echoes, compared with Bloch simulations. Resulting T 2 values were examined over a range of T 2 (10–150 msec), refocusing flip angles (90–270°), and echo train lengths (ETL = 6–32). Statistical Tests Shapiro–Wilk tests and Q‐Q plots were used to check for normality of data. Paired sample t ‐tests and Wilcoxon rank tests were used to compare fitting models using α = 0.05. Multiple comparisons were accounted for with Bonferroni correction. Results In examined regions of interest, typical incorrect estimation of T 2 ranged from 23–39% for exponential fitting of all echoes, or 15–32% for skipped echo methods. In vivo, T 2 estimation error was reduced to as little as 10% with skipped echo methods using 180° refocusing and ETL = 8, although error varied due to refocusing angle, T 2 , and ETL. In vivo, skipped echo T 2 values were significantly different than all echo exponential fitting ( P < 0.004), but also were significantly different from reference values ( P < 0.002, except frontal white matter). Simulations showed skipping the first echo was the most effective form of exponential fitting, in particular for T 2 <50 msec and ETL = 8, with potential to reduce T 2 errors to 10%, depending on refocusing angle and T 2 . Data Conclusion Skipping echoes is insufficient for avoiding stimulated echo contamination. Resulting T 2 errors depend on a complicated interplay of T 2 , refocusing angle, and ETL. Modeling of the multiecho sequence is recommended. Level of Evidence : 2 Technical Efficacy : Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2018;47:1432–1440.
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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 | 0,022 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».