Single‐shot spiral diffusion‐weighted imaging at 7T using expanded encoding with compressed sensing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The expanded encoding model incorporates spatially‐ and time‐varying field perturbations for correction during reconstruction. To date, these reconstructions have used the conjugate gradient method with early stopping used as implicit regularization. However, this approach is likely suboptimal for low‐SNR cases like diffusion or high‐resolution MRI. Here, we investigate the extent that ‐wavelet regularization, or equivalently compressed sensing (CS), combined with expanded encoding improves trade‐offs between spatial resolution, readout time and SNR for single‐shot spiral DWI at 7T. The reconstructions were performed using our open‐source graphics processing unit‐enabled reconstruction toolbox, “MatMRI,” that allows inclusion of the different components of the expanded encoding model, with or without CS. Methods In vivo accelerated single‐shot spirals were acquired with five acceleration factors (R) (2×–6×) and three in‐plane spatial resolutions (1.5, 1.3, and 1.1 mm). From the in vivo reconstructions, we estimated diffusion tensors and computed fractional anisotropy maps. Then, simulations were used to quantitatively investigate and validate the impact of CS‐based regularization on image quality when compared to a known ground truth. Results In vivo reconstructions revealed improved image quality with retainment of small features when CS was used. Simulations showed that the joint use of the expanded encoding model and CS improves accuracy of image reconstructions (reduced mean‐squared error) over the range of R investigated. Conclusion The expanded encoding model and CS regularization are complementary tools for single‐shot spiral diffusion MRI, which enables both higher spatial resolutions and higher R.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».