Combining chemical exchange saturation transfer and<sup>1</sup>H magnetic resonance spectroscopy for simultaneous determination of metabolite concentrations and effects of magnetization exchange
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A new sequence combining chemical‐exchange saturation‐transfer (CEST) with traditional MRS is used to simultaneously determine metabolite content and effects of magnetization exchange. Methods A CEST saturation block consisting of a train of RF‐pulses is placed before a metabolite‐cycled semi‐LASER single‐voxel spectroscopy sequence. The saturation parameters are adjustable to allow optimization of the saturation for a specific target. Data were collected in brain from 20 subjects in experiments with different B 1 ‐settings (0.4‐2.0 µT) on a 3T MR scanner. CEST Z‐spectra were calculated from water intensities and fitted with a multi‐pool Lorentzian model. Interrelated metabolite spectra were fitted in fitting tool for arrays of interrelated datasets (FiTAID). Results Evaluation of traditional Z‐spectra from water revealed exchange effects from amides, amines, and hydroxyls as well as an upfield nuclear Overhauser effect. The magnetization transfer effect was evaluated on metabolites and macromolecules for the whole spectral range and for the different B 1 levels. A correction scheme for direct saturation on metabolites is proposed. Both magnetization‐transfer and direct saturation proved to differ for individual metabolites. Conclusion Using non‐water‐suppressed spectroscopy offers time‐saving simultaneous recording of the traditional CEST Z‐spectrum from water and the metabolite spectrum under frequency‐selective saturation. In addition, exchange and magnetization‐transfer effects on metabolites and macromolecules can be detected, which might offer additional possibilities for quantification or give further insight into the composition of the traditional CEST Z‐spectrum. Apparent magnetization‐transfer effects on macromolecular signals in the 1 H‐MR spectrum have been found. Detailed knowledge of magnetization‐transfer effects is also relevant for judging the influence of water‐suppression on the quantification of metabolite signals.
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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 | 0,000 |
| 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 ».