Elimination of low‐inversion‐efficiency induced artifacts in whole‐brain MP2RAGE using multiple RF‐shim configurations at 7 T
Notice bibliographique
Résumé
The magnetization‐prepared two‐rapid‐gradient‐echo (MP2RAGE) sequence is used for structural T1‐weighted imaging and T1 mapping of the human brain. In this sequence, adiabatic inversion RF pulses are commonly used, which require the B1+ magnitude to be above a certain threshold. Achieving this threshold in the whole brain may not be possible at ultra‐high fields because of the short RF wavelength. This results in low‐inversion regions especially in the inferior brain (eg cerebellum and temporal lobes), which is reflected as regions of bright signal in MP2RAGE images. This study aims at eliminating the low‐inversion‐efficiency induced artifacts in MP2RAGE images at 7 T. The proposed technique takes advantage of parallel RF transmission systems by splitting the brain into two overlapping slabs and calculating the complex weights of transmit channels (ie RF shims) on these slabs for excitation and inversion independently. RF shims were calculated using fast methods implemented in the standard workflow. The excitation RF pulse was designed to obtain slabs with flat plateaus and sharp edges. These slabs were joined into a single volume during the online image reconstruction. The two‐slab strategy naturally results in a signal‐to‐noise ratio loss; however, it allowed the use of independent shims to make the B1+ field exceed the adiabatic threshold in the inferior brain, eliminating regions of low inversion efficiency. Accordingly, the normalized root‐mean‐square errors in the inversion were reduced to below 2%. The two‐slab strategy was found to outperform subject‐specific kT‐point inversion RF pulses in terms of inversion error. The proposed strategy is a simple yet effective method to eliminate low‐inversion‐efficiency artifacts; consequently, MP2RAGE‐based, artifact‐free T1‐weighted structural images were obtained in the whole brain at 7 T.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».