Optimized in vivo brain glutamate measurement using long‐echo‐time semi‐LASER at 7 T
Notice bibliographique
Résumé
A short echo time (TE) is commonly used for brain glutamate measurement by 1H MRS to minimize drawbacks of long TE such as signal modulation due to J evolution and T2 relaxation. However, J coupling causes the spectral patterns of glutamate to change with TE, and the shortest achievable TE may not produce the optimal glutamate measurement. The purpose of this study was to determine the optimal TE for glutamate measurement at 7 T using semi‐LASER (localization by adiabatic selective refocusing). Time‐domain simulations were performed to model the TE 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 cm3 voxel, 16 averages) on a 7 T MRI scanner. Simulations showed a local maximum of glutamate signal energy at TE = 107 ms. In vivo, TE = 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. TE = 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 TE = 45 ms, the shortest achievable echo time on our 7 T MRI scanner, while only 5 were required at TE = 105 ms, indicating greater statistical power. These results indicate that TE = 105 ms is optimum for in vivo glutamate measurement at 7 T with semi‐LASER. Using long TE decreases power deposition by allowing lower maximum RF pulse amplitudes in conjunction with longer RF pulses. Importantly, long TE 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».