T<sub>2</sub> quantification in brain using 3D fast spin‐echo imaging with long echo trains
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Three‐dimensional fast spin‐echo (FSE) sequences commonly use very long echo trains (>64 echoes) and severely reduced refocusing angles. They are increasingly used in brain exams due to high, isotropic resolution and reasonable scan time when using long trains and short interecho spacing. In this study, T2 quantification in 3D FSE is investigated to achieve increased resolution when comparing with established 2D (proton‐density dual‐echo and multi‐echo spin‐echo) methods. Methods The FSE sequence design was explored to use long echo trains while minimizing T2 fitting error and maintaining typical proton density and T2‐weighted contrasts. Constant and variable flip angle trains were investigated using extended phase graph and Bloch equation simulations. Optimized parameters were analyzed in phantom experiments and validated in vivo in comparison to 2D methods for eight regions of interest in brain, including deep gray‐matter structures and white‐matter tracts. Results Phantom and healthy in vivo brain T2 measurements showed that optimized variable echo‐train 3D FSE performs similarly to previous 2D methods, while achieving three‐fold‐higher slice resolution, evident visually in the 3D T2 maps. Optimization resulted in better T2 fitting and compared well with standard multi‐echo spin echo (within the 8‐ms confidence limits defined based on Bland‐Altman analysis). Conclusion T2 mapping using 3D FSE with long echo trains and variable refocusing angles provides T2 accuracy in agreement with 2D methods with additional high‐resolution benefits, allowing isotropic views while avoiding incidental magnetization transfer effects. Consequently, optimized 3D sequences should be considered when choosing T2 mapping methods for high anatomic detail.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».