High‐resolution myelin‐water fraction and quantitative relaxation mapping using <scp>3D ViSTa‐MR</scp> fingerprinting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose This study aims to develop a high‐resolution whole‐brain multi‐parametric quantitative MRI approach for simultaneous mapping of myelin‐water fraction (MWF), T1, T2, and proton‐density (PD), all within a clinically feasible scan time. Methods We developed 3D visualization of short transverse relaxation time component (ViSTa)‐MRF, which combined ViSTa technique with MR fingerprinting (MRF), to achieve high‐fidelity whole‐brain MWF and T1/T2/PD mapping on a clinical 3T scanner. To achieve fast acquisition and memory‐efficient reconstruction, the ViSTa‐MRF sequence leverages an optimized 3D tiny‐golden‐angle‐shuffling spiral‐projection acquisition and joint spatial–temporal subspace reconstruction with optimized preconditioning algorithm. With the proposed ViSTa‐MRF approach, high‐fidelity direct MWF mapping was achieved without a need for multicompartment fitting that could introduce bias and/or noise from additional assumptions or priors. Results The in vivo results demonstrate the effectiveness of the proposed acquisition and reconstruction framework to provide fast multi‐parametric mapping with high SNR and good quality. The in vivo results of 1 mm‐ and 0.66 mm‐isotropic resolution datasets indicate that the MWF values measured by the proposed method are consistent with standard ViSTa results that are 30× slower with lower SNR. Furthermore, we applied the proposed method to enable 5‐min whole‐brain 1 mm‐iso assessment of MWF and T1/T2/PD mappings for infant brain development and for post‐mortem brain samples. Conclusions In this work, we have developed a 3D ViSTa‐MRF technique that enables the acquisition of whole‐brain MWF, quantitative T1, T2, and PD maps at 1 and 0.66 mm isotropic resolution in 5 and 15 min, respectively. This advancement allows for quantitative investigations of myelination changes in the brain.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».