Frequency tuned bipolar oscillating gradients for mapping diffusion kurtosis dispersion in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To introduce frequency tuned bipolar (FTB) gradients as a variation of oscillating gradients to measure frequency dependent differences in kurtosis. Methods: An FTB oscillating gradient waveform is presented that provides encoding of 1.5 net oscillation periods to reduce the echo time of the acquisition. Monte Carlo optimization was performed to determine an optimal protocol based on simulated SNR of kurtosis dispersion maps - defined as the difference in apparent kurtosis between pulsed gradient and oscillating gradient acquisitions. Healthy human subjects were scanned at 7T using traditional pulsed gradient and an optimized 23 Hz FTB oscillating gradient protocol, which featured a b-value of 2500 $s/mm^{2}$. Test and re-test acquisitions were also acquired in each subject to validate optimization results and demonstrate repeatability. Results: The optimized FTB gradient protocol demonstrated consistent reductions in apparent kurtosis values and increased diffusivity in generated dispersion maps from all subjects. Optimization results suggest SNR of kurtosis dispersion maps increases with diffusion weighting which was also apparent in subject data acquired at varied b-value. Conclusion: This work demonstrates the feasibility of generating in vivo kurtosis dispersion maps in humans using oscillating gradients on modern clinical gradient systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».