Hadamard‐encoded dual‐voxel SPECIAL: Short‐TE MRS acquired in two brain regions simultaneously using Hadamard encoding
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The spin-echo, full-intensity acquired localized (SPECIAL) sequence is a method for single-voxel, localized MRS in vivo with short TEs. In this study we modified the SPECIAL sequence to simultaneously record spectra from two volumes of interest. This new technique is called Hadamard-encoded dual-voxel SPECIAL (HD-SPECIAL). METHODS: The SPECIAL sequence consists of a spin echo localized to a column of tissue, preceded by a slice-selective inversion pulse in alternating scans to invert a section of the column. Full localization is achieved by subtraction of the inversion-on scans from the inversion-off scans. In HD-SPECIAL, the two-step inversion scheme is replaced by a four-step Hadamard-encoded scheme involving single-band and dual-band inversion pulses to select two regions of the spin-echo column. By appropriate Hadamard combination of the four acquired shots, spectra can be reconstructed from both desired regions. This approach does not rely on parallel imaging reconstruction. Using a 3T scanner, HD-SPECIAL localization is demonstrated both in phantoms and in the human brain in vivo, and the performance of HD-SPECIAL is assessed by comparing with the conventional SPECIAL sequence. RESULTS: Phantom and in vivo measurements show excellent agreement between measures from HD-SPECIAL and SPECIAL sequences. Relative to consecutive SPECIAL measurements from two regions, HD-SPECIAL reduces the total scan time 2-fold with minimal penalty in terms of spectral quality or SNR. CONCLUSION: The HD-SPECIAL sequence enables reliable acquisition of MR spectra simultaneously from two regions at 3 T, offering the potential to study interregional variations in metabolite concentrations.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».