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Enregistrement W4409958733 · doi:10.1002/nbm.70047

Compressed Sensing‐Accelerated Free‐Breathing Liver MRI at 7 T

2025· article· en· W4409958733 sur OpenAlexaff
Mitra Tavakkoli, Bobby A. Runderkamp, Matthijs H. S. de Buck, Gustav J. Strijkers, Michael D. Noseworthy, Aart J. Nederveen, Matthan W.A. Caan, Wietske van der Zwaag

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekInternational Society for Magnetic Resonance in Medicine
Mots-clésk-spaceImage qualityComputer scienceMagnetic resonance imagingReal-time MRIIterative reconstructionImage resolutionCompressed sensingNuclear medicineArtificial intelligenceComputer visionMedicineImage (mathematics)Radiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Ultra‐high field MRI facilitates imaging at high spatial resolutions, which may become important for detailed anatomical and pathological assessment of the human liver. Therefore, we aimed to advance structural liver imaging at 7 T by implementing a high‐resolution, phase‐shimmed, free‐breathing liver scan. Six healthy participants underwent liver MRI scans at 7 T, utilizing an eight‐channel parallel transmission system for phase shimming. B0 mapping and Fourier phase‐encoded dual refocusing echo acquisition mode (PE‐DREAM) multichannel B1+ mapping were performed during breath‐holds at expiration. Prospectively undersampled golden‐angle pseudo‐spiral k‐space data were acquired under free breathing, enabling retrospective respiratory binning using self‐gating. Post‐binning, the simultaneous autocalibrating and k‐space estimation (SAKE) algorithm was employed for interpolation of a center of k‐space area, prior to estimation of receive coil sensitivity maps. Image reconstruction was performed on expiration‐phase data using compressed sensing, optimizing image quality by evaluating various regularization factors and numbers of respiratory bins. Finally, N4BiasFieldCorrection was applied to the resulting images. Expiration‐phase image reconstruction using four bins and regularization factor values of 10−2.5 (1.50 mm) and 10−2.33 (1.35 mm) were found to optimize the tradeoff between sharpness, SNR, and artifacts. The optimized protocol facilitated clear visualization of the liver, blood vessels, and surrounding structures at isotropic resolutions of 1.50 and 1.35 mm in 3.5 min, without B1+ inhomogeneity effects in the shimmed liver region. A comparison between low‐resolution fully sampled free‐breathing (3.5 min) and breath‐hold (19 s) acquisitions demonstrated comparable sharpness and SNR. To compare the 7 T data with 3 T MRI, 3 T scans were performed for two participants. 3 T reconstructions were done similarly to 7 T, excluding N4BiasFieldCorrection. Scan‐specific regularization optimization was performed for fair comparison. Compared to 3 T, 7 T showed superior vascular contrast with inflow effects not observed at 3 T. Fold‐over artifacts were present in 3 T scans but were minor at 7 T. 3 T and 7 T provided comparable results, with a much higher RF channel count at 3 T. In conclusion, high‐resolution expiration‐phase liver imaging at 7 T with homogeneous signal can be successfully achieved using a phase‐shimmed, free‐breathing protocol with a golden‐angle pseudo‐spiral sampling pattern technique and respiratory self‐gating. This approach allows detailed anatomical depiction without the limitations of breath‐holding, representing a significant advancement in ultra‐high field abdominal MRI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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