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Enregistrement W2888292243 · doi:10.1002/nbm.4002

Optimized in vivo brain glutamate measurement using long‐echo‐time semi‐LASER at 7 T

2018· article· en· W2888292243 sur OpenAlexaff
Dickson Wong, Amy L. Schranz, Robert Bartha

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésGlutamate receptorNuclear magnetic resonanceIn vivoChemistryPhysicsMaterials scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A short echo time ( T E ) is commonly used for brain glutamate measurement by 1 H MRS to minimize drawbacks of long T E such as signal modulation due to J evolution and T 2 relaxation. However, J coupling causes the spectral patterns of glutamate to change with T E , and the shortest achievable T E may not produce the optimal glutamate measurement. The purpose of this study was to determine the optimal T E for glutamate measurement at 7 T using semi‐LASER (localization by adiabatic selective refocusing). Time‐domain simulations were performed to model the T E dependence of glutamate signal energy, a measure of glutamate signal strength, and were verified against measurements made in the human sensorimotor cortex (five subjects, 2 × 2 × 2 cm 3 voxel, 16 averages) on a 7 T MRI scanner. Simulations showed a local maximum of glutamate signal energy at T E = 107 ms. In vivo, T E = 105 ms produced a low Cramér‐Rao lower bound of 6.5 ± 2.0% across subjects, indicating high‐quality fits of the prior knowledge model to in vivo data. T E = 105 ms also produced the greatest glutamate signal energy with the smallest inter‐subject glutamate‐to‐creatine ratio (Glu/Cr) coefficient of variation (CV), 4.6%. Using these CVs, we performed sample size calculations to estimate the number of participants per group required to detect a 10% change in Glu/Cr between two groups with 95% confidence. 13 were required at T E = 45 ms, the shortest achievable echo time on our 7 T MRI scanner, while only 5 were required at T E = 105 ms, indicating greater statistical power. These results indicate that T E = 105 ms is optimum for in vivo glutamate measurement at 7 T with semi‐LASER. Using long T E decreases power deposition by allowing lower maximum RF pulse amplitudes in conjunction with longer RF pulses. Importantly, long T E minimizes macromolecule contributions, eliminating the requirement for acquisition of separate macromolecule spectra or macromolecule fitting techniques, which add additional scan time or bias the estimated glutamate fit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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