Motion-compensated T1 mapping in cardiovascular magnetic resonance imaging: a technical review
Notice bibliographique
Résumé
<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM1"><mml:msub><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub></mml:math> mapping is becoming a staple magnetic resonance imaging method for diagnosing myocardial diseases such as ischemic cardiomyopathy, hypertrophic cardiomyopathy, myocarditis, and more. Clinically, most <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM2"><mml:msub><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub></mml:math> mapping sequences acquire a single slice at a single cardiac phase across a 10 to 15-heartbeat breath-hold, with one to three slices acquired in total. This leaves opportunities for improving patient comfort and information density by acquiring data across multiple cardiac phases in free-running acquisitions and across multiple respiratory phases in free-breathing acquisitions. Scanning in the presence of cardiac and respiratory motion requires more complex motion characterization and compensation. Most clinical mapping sequences use 2D single-slice acquisitions; however newer techniques allow for motion-compensated reconstructions in three dimensions and beyond. To further address confounding factors and improve measurement accuracy, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM3"><mml:msub><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub></mml:math> maps can be acquired jointly with other quantitative parameters such as <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM4"><mml:msub><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub></mml:math> , <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM5"><mml:msubsup><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn><mml:mo>∗</mml:mo></mml:msubsup></mml:math> , fat fraction, and more. These multiparametric acquisitions allow for constrained reconstruction approaches that isolate contributions to <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM6"><mml:msub><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub></mml:math> from other motion and relaxation mechanisms. In this review, we examine the state of the literature in motion-corrected and motion-resolved <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="IM7"><mml:msub><mml:mi>T</mml:mi><mml:mn>1</mml:mn></mml:msub></mml:math> mapping, with potential future directions for further technical development and clinical translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».