Optimized in vivo brain glutamate measurement using long‐echo‐time semi‐LASER at 7 T
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».