A model‐based framework for correcting inhomogeneity effects in magnetization transfer saturation and inhomogeneous magnetization transfer saturation maps
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In this work, we propose that Δ ‐induced errors in magnetization transfer (MT) saturation (MTsat) maps can be corrected with use of an R1 and map and through numerical simulations of the sequence. Theory and Methods One healthy subject was scanned at 3.0T using a partial quantitative MT protocol to estimate the relationship between observed R1 (R1,obs) and apparent bound pool size ( ) in the brain. MTsat values were simulated for a range of , R1,obs, and . An equation was fit to the simulated MTsat, then a linear relationship between R1,obs and was generated. These results were used to generate correction factor maps for the MTsat acquired from single‐point data. The proposed correction was compared to an empirical correction factor with different MT‐preparation schemes. Results was highly correlated with R1,obs (r > 0.96), permitting the use of R1,obs to estimate for correction. All corrected MTsat maps displayed a decreased correlation with compared to uncorrected MTsat and MTsat corrected with an empirical factor in the corpus callosum. There was good agreement between the proposed approach and the empirical correction with radiofrequency saturation at 2 kHz, with larger deviations seen when using saturation pulses further off‐resonance and in inhomogeneous (ih) MTsat maps. Conclusion The proposed correction decreases the dependence of MTsat on inhomogeneities. Furthermore, this flexible framework permits the use of different saturation protocols, making it useful for correcting inhomogeneities in ihMT.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».