Efficient whole‐brain tract‐specific T<sub>1</sub> mapping at 3T with slice‐shuffled inversion‐recovery diffusion‐weighted imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Most voxels in white matter contain multiple fiber populations with different orientations and levels of myelination. Conventional T1 mapping measures 1 T1 value per voxel, representing a weighted average of the multiple tract T1 times. Inversion‐recovery diffusion‐weighted imaging (IR‐DWI) allows the T1 times of multiple tracts in a voxel to be disentangled, but the scan time is prohibitively long. Recently, slice‐shuffled IR‐DWI implementations have been proposed to significantly reduce scan time. In this work, we demonstrate that we can measure tract‐specific T1 values in the whole brain using simultaneous multi‐slice slice‐shuffled IR‐DWI at 3T. Methods We perform simulations to evaluate the accuracy and precision of our crossing fiber IR‐DWI signal model for various fiber parameters. The proposed sequence and signal model are tested in a phantom consisting of crossing asparagus pieces doped with gadolinium to vary T1, and in 2 human subjects. Results Our simulations show that tract‐specific T1 times can be estimated within 5% of the nominal fiber T1 values. Tract‐specific T1 values were resolved in subvoxel 2 fiber crossings in the asparagus phantom. Tract‐specific T1 times were resolved in 2 different tract crossings in the human brain where myelination differences have previously been reported; the crossing of the cingulum and genu of the corpus callosum and the crossing of the corticospinal tract and pontine fibers. Conclusion Whole‐brain tract‐specific T1 mapping is feasible using slice‐shuffled IR‐DWI at 3T. This technique has the potential to improve the microstructural characterization of specific tracts implicated in neurodevelopment, aging, and demyelinating disorders.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».