Non‐negative least squares computation for in vivo myelin mapping using simulated multi‐echo spin‐echo <i>T</i> <sub>2</sub> decay data
Notice bibliographique
Résumé
Multi‐compartment T 2 mapping has gained particular relevance for the study of myelin water in the brain. As a facilitator of rapid saltatory axonal signal transmission, myelin is a cornerstone indicator of white matter development and function. Regularized non‐negative least squares fitting of multi‐echo T 2 data has been widely employed for the computation of the myelin water fraction (MWF), and the obtained MWF maps have been histopathologically validated. MWF measurements depend upon the quality of the data acquisition, B 1 + homogeneity and a range of fitting parameters. In this special issue article, we discuss the relevance of these factors for the accurate computation of multi‐compartment T 2 and MWF maps. We generated multi‐echo spin‐echo T 2 decay curves following the Carr‐Purcell‐Meiboom‐Gill approach for various myelin concentrations and myelin T 2 scenarios by simulating the evolution of the magnetization vector between echoes based on the Bloch equations. We demonstrated that noise and imperfect refocusing flip angles yield systematic underestimations in MWF and intra−/extracellular water geometric mean T 2 (gmT 2 ). MWF estimates were more stable than myelin water gmT 2 time across different settings of the T 2 analysis. We observed that the lower limit of the T 2 distribution grid should be slightly shorter than TE 1 . Both TE 1 and the acquisition echo spacing also have to be sufficiently short to capture the rapidly decaying myelin water T 2 signal. Among all parameters of interest, the estimated MWF and intra−/extracellular water gmT 2 differed by approximately 0.13–4 percentage points and 3–4 ms, respectively, from the true values, with larger deviations observed in the presence of greater B 1 + inhomogeneities and at lower signal‐to‐noise ratio. Tailoring acquisition strategies may allow us to better characterize the T 2 distribution, including the myelin water, in vivo.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».