Validation of SPAMM tagged MRI based measurement of 3D soft tissue deformation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study presents and validates a novel (non-ECG-triggered) MRI sequence based on spatial modulation of the magnetization (SPAMM) to noninvasively measure 3D (quasistatic) soft tissue deformations using only six acquisitions (three static and three indentations). In the current SPAMM tagged MRI approaches, data are typically constructed from many repeated motion cycles. This has so far restricted its application to the measurement of highly repeatable and periodic movements (e.g., cardiac deformation). In biomechanical applications where soft tissue deformation is artificially induced, often by indentation, significant repeatability constraints exist, and for clinical applications, discomfort and health issues generally preclude a large number of repetitions. METHODS: A novel (non-ECG-triggered) SPAMM tagged MRI sequence is presented, whereby a single 1-1 (first order) SPAMM set is acquired following a 3D transient field echo acquisition. Full 3D deformation measurement is achieved through the combination of only six acquisitions (three static and three motion cycles). The 3D deformation measurements were validated using quasistatic indentation tests and marker tracking in a silicone gel soft tissue phantom. In addition, the technique's ability to measure 3D soft tissue deformation in vivo was evaluated using indentation of the biceps region of the upper arm in a volunteer. RESULTS: Following comparison to marker tracking in the silicone gel phantom, the SPAMM tagged MRI based displacement measurement demonstrated subvoxel accuracy with a mean displacement difference of 72 microm and a standard deviation of 289 microm. In addition, precision of displacement magnitude was evaluated for both the phantom and the volunteer data. The standard deviations of the displacement magnitude with respect to the average displacement magnitude were 75 and 169 microm for the phantom and volunteer data, respectively. CONCLUSIONS: The subvoxel accuracy and precision demonstrated in the phantom in combination with the precision comparison between the phantom and the volunteer data provide confidence in the methods presented for measurement of soft tissue deformation in vivo. To the author's knowledge, since only six acquisitions are required, the presented methodology is the fastest SPAMM tagged MRI method currently available for the noninvasive measurement of quasistatic 3D soft tissue deformation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».