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Enregistrement W4318334537 · doi:10.1002/mrm.29608

High‐resolution motion‐ and phase‐corrected functional MRI at 7 T using shuttered multishot echo‐planar imaging

2023· article· en· W4318334537 sur OpenAlexaff
Saikat Sengupta, Avery Berman, Jon̈athan R. Polimeni, Kawin Setsompop, William A. Grissom

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésGhostingArtifact (error)Echo-planar imagingPhysicsMagnetic resonance imagingPhase (matter)Artificial intelligenceComputer scienceComputer visionRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To achieve high-resolution multishot echo-planar imaging (EPI) for functional MRI (fMRI) with reduced sensitivity to in-plane motion and between-shot phase variations. METHODS: Two-dimensional radiofrequency pulses were incorporated in a multishot EPI sequence at 7T which selectively excited a set of in-plane bands (shutters) in the phase encoding direction, which moved between shots to cover the entire slice. A phase- and motion-corrected reconstruction was implemented for the acquisition. Brain imaging experiments were performed with instructed motion to evaluate image quality for conventional multishot and shuttered EPI. Temporal stability was assessed in three subjects by quantifying temporal SNR (tSNR) and artifact levels, and fMRI activation experiments using visual stimulation were performed to assess the strength and distribution of activation, using both conventional multishot and shuttered EPI. RESULTS: In the instructed motion experiment, ghosting was lower in shuttered EPI images without or with corrections and image quality metrics were improved with motion correction. tSNR was improved by phase correction in both conventional multishot and shuttered EPI and the acquisitions had similar tSNR without and with phase correction. However, while phase correction was necessary to maximize tSNR in conventional multishot EPI, it also increased intermittent ghosting, but did not increase intermittent ghosting in shuttered EPI. Phase correction increased activation strength in both conventional multishot and shuttered EPI, but caused increased spurious activation outside the brain and in frontal brain regions in conventional multishot EPI. CONCLUSION: Shuttered EPI supports multishot segmented EPI acquisitions with lower sensitivity to artifacts from motion for high-resolution fMRI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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