Improved prospective frequency correction for macromolecule‐suppressed GABA editing with metabolite cycling at 3T
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To combine metabolite cycling with J-difference editing (MC MEGA) to allow for prospective frequency correction at each transient without additional acquisitions and compare it to water-suppressed MEGA-PRESS (WS MEGA) editing with intermittent prospective frequency correction. METHODS: Macromolecule-suppressed gamma aminobutyric acid (GABA)-edited experiments were performed in a phantom and in the occipital lobe (OCC) (n = 12) and medial prefrontal cortex (mPFC) (n = 8) of the human brain. Water frequency consistency and average offset over acquisition time were compared. GABA multiplet patterns, signal intensities, and choline subtraction artifacts were evaluated. In vivo GABA concentrations were compared and related to frequency offset in the OCC. RESULTS: MC MEGA was more stable with 21% and 32% smaller water frequency SDs in the OCC and mPFC, respectively. MC MEGA also had 39% and 40% smaller average frequency offsets in the OCC and mPFC, respectively. Phantom GABA multiplet patterns and signal intensities were similar. In vivo GABA concentrations were smaller in MC MEGA than in WS MEGA, with median (interquartile range) of 2.52 (0.27) and 2.29 (0.19) institutional units (i.u.), respectively in the OCC scans without prior DTI, and 0.99 (0.3) and 1.72 (0.5), respectively in the mPFC. OCC WS MEGA GABA concentrations, but not MC MEGA GABA concentrations were moderately correlated with frequency offset. mPFC WS MEGA spectra contained significantly more subtraction artifacts than MC MEGA spectra. CONCLUSION: MC MEGA is feasible and allows for prospective frequency correction at every transient. MC MEGA GABA concentrations were not biased by frequency offsets and contained less subtraction artifacts compared to WS MEGA.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».