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 ( 129 Xe) 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 129 Xe using a Philips Achieva 3.0T MRI scanner (Philips, Andover, MA). Each HP 129 Xe multi‐slice brain image was acquired during separate HP 129 Xe breath‐holds using 3D gradient echo (GRE) imaging. The acquisition started 10 s after the inhalation of 1 L of HP 129 Xe. 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 129 Xe multi‐slice images of the brain were acquired in axial and sagittal orientations. The HP 129 Xe 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 129 Xe human brain magnetic resonance imaging was demonstrated for the first time. HP 129 Xe multi‐slice MRI can be implemented for brain imaging to improve current diagnostic methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».