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Enregistrement W2950651859 · doi:10.1088/1742-6596/931/1/012038

Evaluation of MRI sequences for quantitative T1 brain mapping

2017· article· en· W2950651859 sur OpenAlexfundno aff
Panagiotis Tsialios, Michael J. Thrippleton, Andreas Glatz, Cyril Pernet

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionPolytechnique Montréal
Mots-clésReproducibilityImaging phantomNuclear medicineScannerComputer scienceImage qualityNuclear magnetic resonancePattern recognition (psychology)Biomedical engineeringArtificial intelligenceMedicineChemistryChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T1 mapping constitutes a quantitative MRI technique finding significant application in brain imaging. It allows evaluation of contrast uptake, blood perfusion, volume, providing a more specific biomarker of disease progression compared to conventional T1-weighted images. While there are many techniques for T1-mapping there is a wide range of reported T1-values in tissues, raising the issue of protocols reproducibility and standardization. The gold standard for obtaining T1-maps is based on acquiring IR-SE sequence. Widely used alternative sequences are IR-SE-EPI, VFA (DESPOT), DESPOT-HIFI and MP2RAGE that speed up scanning and fitting procedures. A custom MRI phantom was used to assess the reproducibility and accuracy of the different methods. All scans were performed using a 3T Siemens Prisma scanner. The acquired data processed using two different codes. The main difference was observed for VFA (DESPOT) which grossly overestimated T1 relaxation time by 214 ms [126 270] compared to the IR-SE sequence. MP2RAGE and DESPOT-HIFI sequences gave slightly shorter time than IR-SE (~20 to 30ms) and can be considered as alternative and time-efficient methods for acquiring accurate T1 maps of the human brain, while IR-SE-EPI gave identical result, at a cost of a lower image quality.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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