The CALIPR framework for highly accelerated myelin water imaging with improved precision and sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative magnetic resonance imaging (MRI) techniques are powerful tools for the study of human tissue, but, in practice, their utility has been limited by lengthy acquisition times. Here, we introduce the Constrained, Adaptive, Low-dimensional, Intrinsically Precise Reconstruction (CALIPR) framework in the context of myelin water imaging (MWI); a quantitative MRI technique generally regarded as the most rigorous approach for noninvasive, in vivo measurement of myelin content. The CALIPR framework exploits data redundancy to recover high-quality images from a small fraction of an imaging dataset, which allowed MWI to be acquired with a previously unattainable sequence (fully sampled acquisition 2 hours:57 min:20 s) in 7 min:26 s (4.2% of the dataset, acceleration factor 23.9). CALIPR quantitative metrics had excellent precision (myelin water fraction mean coefficient of variation 3.2% for the brain and 3.0% for the spinal cord) and markedly increased sensitivity to demyelinating disease pathology compared to a current, widely used technique. The CALIPR framework facilitates drastically improved MWI and could be similarly transformative for other quantitative MRI applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».