Multi‐spin echo T<sub>2</sub> relaxation imaging with compressed sensing (METRICS) for rapid myelin water imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Myelin water imaging (MWI) provides a valuable biomarker for myelin, but clinical application has been restricted by long acquisition times. Accelerating the standard multi‐echo T2 acquisition with gradient echoes (GRASE) or by 2D multi‐slice data collection results in image blurring, contrast changes, and other issues. Compressed sensing (CS) can vastly accelerate conventional MRI. In this work, we assessed the use of CS for in vivo human MWI, using a 3D multi spin‐echo sequence. Methods We implemented multi‐echo T2 relaxation imaging with compressed sensing (METRICS) and METRICS with partial Fourier acceleration (METRICS‐PF). Scan‐rescan data were acquired from 12 healthy controls for assessment of repeatability. MWI data were acquired for METRICS in 9 m:58 s and for METRICS‐PF in 7 m:25 s, both with 1.5 × 2 × 3 mm3 voxels, 56 echoes, 7 ms ΔTE, and 240 × 240 × 170 mm3 FOV. METRICS was compared with a novel multi‐echo spin‐echo gold‐standard (MSE‐GS) MWI acquisition, acquired for a single additional subject in 2 h:2 m:40 s. Results METRICS/METRICS‐PF myelin water fraction had mean: repeatability coefficient 1.5/1.1, coefficient of variation 6.2/4.5%, and intra‐class correlation coefficient 0.79/0.84. Repeatability metrics comparing METRICS with METRICS‐PF were similar, and both sequences agreed with reference values from literature. METRICS images and quantitative maps showed excellent qualitative agreement with those of MSE‐GS. Conclusion METRICS and METRICS‐PF provided highly repeatable MWI data without the inherent disadvantages of GRASE or 2D multi‐slice acquisition. CS acceleration allows MWI data to be acquired rapidly with larger FOV, higher estimated SNR, more isotropic voxels and more echoes than with previous techniques. The approach introduced here generalizes to any multi‐component T2 mapping application.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».