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Enregistrement W4380538826 · doi:10.1002/mrm.29754

Optimization of acquisition parameters for cortical inhomogeneous magnetization transfer (ihMT) imaging using a rapid gradient echo readout

2023· article· en· W4380538826 sur OpenAlexaff
Christopher D. Rowley, Jennifer S. W. Campbell, Ilana R. Leppert, Mark C. Nelson, G. Bruce Pike, Christine Tardif

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetization transferNuclear magnetic resonanceImage resolutionIsotropyPulse sequenceResolution (logic)White matterSpin echoPhysicsMagnetic resonance imagingMaterials scienceOpticsChemistryComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Imaging biomarkers with increased myelin specificity are needed to better understand the complex progression of neurological disorders. Inhomogeneous magnetization transfer (ihMT) imaging is an emergent technique that has a high degree of specificity for myelin content but suffers from low signal to‐noise ratio (SNR). This study used simulations to determine optimal sequence parameters for ihMT imaging for use in high‐resolution cortical mapping. Methods MT‐weighted cortical image intensity and ihMT SNR were simulated using modified Bloch equations for a range of sequence parameters. The acquisition time was limited to 4.5 min/volume. A custom MT‐weighted RAGE sequence with center‐out k‐space encoding was used to enhance SNR at 3 T. Pulsed MT imaging was studied over a range of saturation parameters, and the impact of the turbo factor on the effective ihMT resolution was investigated. 1 mm isotropic ihMTsat maps were generated in 25 healthy adults. Results Greater SNR was observed for larger number of bursts consisting of 6–8 saturation pulses each, combined with a high readout turbo factor. However, that protocol suffered from a point spread function that was more than twice the nominal resolution. For high‐resolution cortical imaging, we selected a protocol with a higher effective resolution at the cost of a lower SNR. We present the first group‐average ihMTsat whole‐brain map at 1 mm isotropic resolution. Conclusion This study presents the impact of saturation and excitation parameters on ihMTsat SNR and resolution. We demonstrate the feasibility of high‐resolution cortical myelin imaging using ihMTsat in less than 20 min.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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