Radiofrequency excitation–related <sup>23</sup>Na MRI signal loss in skeletal muscle, cartilage, and skin
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To assess the sodium MRI signal loss resulting from typically used RF excitation pulses in human skeletal muscle, patellar cartilage, and skin. Methods A double flip‐angle experiment was performed 3 times on the knees of 5 healthy volunteers with prescribed ω1 = γB1 of 1.67 kHz, 0.333 kHz, and 0.167 kHz. This was done to search for ω1‐dependent increased rates of sodium‐23 central resonance flipping known to result from residual quadrupole splitting (ωQ), as this flip‐angle effect is associated with signal loss. This study facilitated in vivo regression of Gaussian‐distributed residual quadrupole splitting SD (ωQ(SD)) as well as T2fast and T2slow. Signal loss predicted from simulation was then compared with images acquired using 90° RF pulse lengths of 0.5 ms, 0.25 ms, and 0.15 ms. Results Sodium‐23 central resonance flipping was significantly greater than prescribed (44% cartilage, 23% skin, 9% muscle) using ω1 = 0.167 kHz, but only 4% cartilage, 5% skin, and 2% muscle using ω1 = 1.67 kHz. Regression yielded ωQ(SD) = 420 ± 50 Hz for cartilage but no significant ωQ(SD) for skin or muscle. This points to rapid biexponential relaxation as the cause of the flip‐angle effect for skin/muscle. The T2fast(60%)/T2slow(40%) values were 1.6 ± 0.8 ms/16.1 ± 2.5 ms for muscle, 2.7 ± 0.9 ms/18.4 ± 2.5 ms for cartilage, and 0.4 ± 0.1 ms/9.3 ± 1.7 ms for skin. Simulation predicted signal loss of 6% ± 3%, 3% ± 1%, and 2% ± 1% for muscle, 16% ± 3%, 6% ± 1%, and 3% ± 1% for cartilage, and 26% ± 7%, 15% ± 4%, and 10% ± 3% for skin when using 90° RF pulse lengths of 0.5 ms, 0.25 ms, and 0.15 ms, matching experiment. Conclusion High‐power (short) RF pulses are necessary to reduce excitation‐related signal loss, particularly for sodium‐23 imaging of cartilage and skin.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».