Hyperpolarized <sup>129</sup>Xe multi‐slice imaging of the human brain using a 3D gradient echo pulse sequence
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To demonstrate the possibility of performing multi‐slice in‐vivo human brain MRI using hyperpolarized (HP) xenon‐129 (129Xe) in two different orientations and to calculate the signal‐to‐noise ratio (SNR). Methods Two healthy female participants were imaged during a single breath‐hold of HP 129Xe using a Philips Achieva 3.0T MRI scanner (Philips, Andover, MA). Each HP 129Xe multi‐slice brain image was acquired during separate HP 129Xe breath‐holds using 3D gradient echo (GRE) imaging. The acquisition started 10 s after the inhalation of 1 L of HP 129Xe. Overall, four sagittal and three axial images were acquired (seven imaging sessions per participant). The SNR was calculated for each slice in both orientations. Results The first ever HP 129Xe multi‐slice images of the brain were acquired in axial and sagittal orientations. The HP 129Xe signal distribution correlated well with the gray matter distribution. The highest SNR values were close in the axial and sagittal orientations (19.46 ± 3.25 and 18.76 ± 4.94, respectively). Additionally, anatomical features, such as the ventricles, were observed in both orientations. Conclusion The possibility of using multi‐slice HP 129Xe human brain magnetic resonance imaging was demonstrated for the first time. HP 129Xe multi‐slice MRI can be implemented for brain imaging to improve current diagnostic methods.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».