Partial Fourier reconstruction for improved resolution in 3D hyperpolarized <sup>13</sup>C EPI
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Asymmetric in‐plane k‐space sampling of EPI can reduce the minimum achievable TE in hyperpolarized with spectral‐spatial radio frequency pulses, thereby reducing weighting and signal‐losses. Partial Fourier image reconstruction exploits the approximate Hermitian symmetry of k‐space data and can be applied to asymmetric data sets to synthesize unmeasured data. Here we tested whether the application of partial Fourier image reconstruction would improve spatial resolution from hyperpolarized [1‐ ]pyruvate scans in the human brain. Methods Fifteen healthy control subjects were imaged using a volumetric dual‐echo echo‐planar imaging sequence with spectral‐spatial radio frequency excitation. Images were reconstructed by zero‐filling as well as with the partial Fourier reconstruction algorithm projection‐on‐convex‐sets. Resulting images were quantitatively evaluated with a no‐reference image quality assessment. Results The no‐reference image sharpness metric agreed with perceived improvements in image resolution and contrast. The [1‐ ]lactate images benefitted most, followed by the [1‐ ]pyruvate images. The ‐bicarbonate images were improved by the smallest degree, likely owing to relatively lower SNR. Conclusions Partial Fourier imaging and reconstruction were shown to improve the sharpness and contrast of human HP brain data and is a viable method for enhancing resolution.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».