Erratum to: Rapid simultaneous acquisition of macromolecular tissue volume, susceptibility, and relaxometry maps (Magn Reson Med. 2022;87:781‐790.)
Notice bibliographique
Résumé
Dear Editors, In the abstract, the number of subjects should be changed from 3 to 4. The updated abstract sections appear below: Methods Four adults were imaged on a 3T scanner using a multi-echo 3D GRE sequence acquired at three head orientations. MTV, QSM, R2*, T1, and proton density maps were reconstructed. The sequence (GRAPPA R = 4) was also performed in subject #1 with a single head orientation, and subject #4 to assess reproducibility. Fully sampled data was acquired in subject #2, from which retrospective undersampling was performed (R = 6 GRAPPA and R = 9 JVC-GRAPPA). Prospective undersampling was performed in subject #3 (R = 6 GRAPPA and R = 9 JVC-GRAPPA) using gradient blips to shift k-space sampling in later echoes. Results Subject #1 and #4 showed that multi-orientation and single-orientation MTV maps did not differ significantly. For subject #2, the retrospectively undersampled JVC-GRAPPA and GRAPPA generated similar results as fully sampled data. This approach was validated with the prospectively undersampled images (subject #3). Combining QSM, R2*, and MTV, the contributions of myelin and iron to susceptibility was estimated. In the Methods section 2.1 of the manuscript, the number of subjects should likewise be changed from 3 to 4. The update manuscript section appears below: 2.1 | Data acquisition Four healthy adult volunteers were scanned on a 3T scanner (Siemens Skyra) with a 64-channel head coil in accordance with IRB-approved protocol.24 We regret these errors in our manuscript. The authors do not have any conflicts of interest to report.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,043 |
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 ».