T<sub>1</sub> and T<sub>2</sub> quantification from standard turbo spin echo images
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To extract longitudinal and transverse (T 1 and T 2 ) relaxation maps from standard MRI methods. Methods Bloch simulations were used to model relative signal amplitudes from standard turbo spin‐echo sequences: proton density weighted, T 2 ‐weighted, and either T 2 ‐weighted fluid attenuated inversion recovery or T 1 ‐weighted images. Simulations over a range of expected parameter values yielded a look‐up table of relative signal intensities of these sequences. Weighted images and flip angle maps were acquired in 8 subjects at 3 T using both single and multislice acquisitions. The T 1 and T 2 maps were fit by comparing the weighted images to the look‐up table, given the measured flip angles. Results were compared with inversion recovery and multi‐echo spin‐echo experiments. Results A region analysis showed that relaxation maps computed from single‐slice proton density, T 2 and T 1 weighting provided a mean T 1 error of 4% in gray matter and 11% in white matter, and a mean T 2 error of 3% and 4%, respectively, in comparison to reference measurements. In multislice acquisitions that are optimized to reduce cross‐talk and incidental magnetization transfer, the mean T 1 error was 7% in gray matter and 1% in white matter, and the mean T 2 errors were 3% and 4%, respectively. The best T 1 results were achieved using proton density, T 2 and T 1 weighting rather than the fluid attenuated inversion recovery, although T 2 maps were largely unaffected by this choice. Incidental magnetization transfer reduced T 1 accuracy in standard interleaved multislice acquisitions. Conclusion Through exact sequence modeling and separate flip angle measurement, T 2 and T 1 may be quantified from a turbo spin‐echo brain protocol with proton density, T 2 , and T 1 weighting.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».