Design and development of a novel flexible ultra‐short echo time (FUSE) sequence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To present the validation of a new Flexible Ultra‐Short Echo time (FUSE) pulse sequence using a short‐T2 phantom. Methods FUSE was developed to include a range of RF excitation pulses, trajectories, dimensionalities, and long‐T2 suppression techniques, enabling real‐time interchangeability of acquisition parameters. Additionally, we developed an improved 3D deblurring algorithm to correct for off‐resonance artifacts. Several experiments were conducted to validate the efficacy of FUSE, by comparing different approaches for off‐resonance artifact correction, variations in RF pulse and trajectory combinations, and long‐T2 suppression techniques. All scans were performed on a 3 T system using an in‐house short‐T2 phantom. The evaluation of results included qualitative comparisons and quantitative assessments of the SNR and contrast‐to‐noise ratio. Results Using the capabilities of FUSE, we demonstrated that we could combine a shorter readout duration with our improved deblurring algorithm to effectively reduce off‐resonance artifacts. Among the different RF and trajectory combinations, the spiral trajectory with the regular half‐inc pulse achieves the highest SNRs. The dual‐echo subtraction technique delivers better short‐T2 contrast and superior suppression of water and agar signals, whereas the off‐resonance saturation method successfully suppresses water and lipid signals simultaneously. Conclusion In this work, we have validated the use of our new FUSE sequence using a short T2 phantom, demonstrating that multiple UTE acquisitions can be achieved within a single sequence. This new sequence may be useful for acquiring improved UTE images and the development of UTE imaging protocols.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».