Retrospective frequency drift correction of rosette <scp>MRSI</scp> data using spectral registration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Frequency drift correction is an important postprocessing step in MRS that yields improvements in spectral quality and metabolite quantification. Although routinely applied in single‐voxel MRS, drift correction is much more challenging in MRSI due to the presence of phase‐encoding gradients. Thus, separately acquired navigator scans are normally required for drift estimation. In this work, we demonstrate the use of self‐navigating rosette MRSI trajectories combined with time‐domain spectral registration to enable retrospective frequency drift corrections without the need for separately acquired navigator echoes. Methods A rosette MRSI sequence was implemented to acquire data from the brains of 5 healthy volunteers. FIDs from the center of k‐space ( FIDs) were isolated from each shot of the rosette acquisition, and time‐domain spectral registration was used to estimate the frequency offset of each FID relative to a reference scan (the first FID in the series). The estimated frequency offsets were then used to apply corrections throughout ‐space. Improvements in spectral quality were assessed before and after drift correction. Results Spectral registration resulted in significant improvements in signal‐to‐noise ratio (12.9%) and spectral linewidths (18.5%). Metabolite quantification was performed using LCModel, and the average Cramer‐Rao lower bounds uncertainty estimates were reduced by 5.0% for all metabolites, following field drift correction. Conclusion This study demonstrated the use of self‐navigating rosette MRSI trajectories to retrospectively correct frequency drift errors in in vivo MRSI data. This correction yields meaningful improvements in spectral quality.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».