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Enregistrement W3013911346 · doi:10.1002/nbm.4299

Demonstration and suppression of respiration‐related artifacts in Bloch–Siegert shift‐based <i>B</i><sub>1</sub><sup>+</sup> maps of the human brain

2020· article· en· W3013911346 sur OpenAlexafffund
Omer Oran, L. Martyn Klassen, Haçène Serrai, Ravi S. Menon

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésRespirationPhysicsNuclear magnetic resonanceHuman brainNeuroscienceMedicineBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Respiration‐induced movement of the chest wall and internal organs causes temporal B0 variations extending throughout the brain. This study demonstrates that these variations can cause significant artifacts in maps obtained at 7 T with the Bloch–Siegert shift (BSS) mapping technique. To suppress these artifacts, a navigator correction scheme was proposed. Two sets of experiments were performed. In the first set of experiments, phase shifts induced by respiration‐related B0 variations were assessed for five subjects at 7 T by using a gradient echo (GRE) sequence without phase‐encoding. In the second set of experiments, maps were acquired using a GRE‐based BSS pulse sequence with navigator echoes. For this set, the measurements were consecutively repeated 16 times for the same imaging slice. These measurements were averaged to obtain the reference map. Due to the periodicity of respiration‐related phase shifts, their effect on the reference map was assumed to be negligible through averaging. The individual maps of the 16 repetitions were calculated with and without using the proposed navigator scheme. These maps were compared with the reference map. The peak‐to‐peak value of respiration‐related phase shifts varied between subjects. Without navigator correction, the interquartile range of percentage error in varied between 4.0% and 8.3% among subjects. When the proposed navigator scheme was used, these numbers were reduced to 2.5% and 2.9%, indicating an improvement in the precision of GRE‐based BSS mapping at high magnetic fields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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