The Goldilocks Zone for 3‐T MRS Studies Using Semi‐LASER: Determining the Optimal Balance Between Repetition Time and Scan Time
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT 1 H‐MR spectroscopy studies often use a short TR to reduce scan time. However, this causes significant T 1 ‐weighting (T 1 w), which can alter metabolite estimates due to acquisition factors rather than biochemistry. Our goal was to determine the optimal balance between scan time and TR that minimizes T 1 w effects in semi‐LASER MRS at 3 T. Spectra were acquired in the posterior cingulate cortex of five healthy volunteers (2 male/3 female, mean age 25 ± 2 years) and analyzed using FSL‐MRS. The SNR and metabolite estimates of five metabolites were compared at TR = 2, 5, and 8 s, under conditions of “similar scan time” with varying acquisition numbers and “constant number of acquisitions” with varying scan times. T 1 relaxation times derived from metabolite estimates were compared to literature. With a 25% longer scan time, SNR TR = 5s was 34% higher and SNR TR = 2s was 29% higher than SNR TR = 8s for data with “similar scan times.” Using a TR = 5 s or longer, the SNR per minute is consistent for metabolites with T 1 s less than 2 s. Metabolite estimate trends were similar for the two different scenarios of “similar scan time” and “same number of acquisitions,” where all metabolite estimates were obtained without metabolite T 1 correction. The largest metabolite estimates were found at TR = 8 s, they were 10–15% lower at TR = 5 s and 15–30% lower at TR = 2 s. T 1 values agreed with literature values. At TR = 2 s, SNR per minute and metabolite estimates were lower due to reduced signal availability via T 1 w effects. TR = 8 s had the least amount of T 1 w effects, but results in lower SNR per minute. TR = 5 s had enough signal recovery to be robust to T 1 w effects, and yielded the largest SNR for similar scan times, with a clinically feasible scan time of 5 m 40 s. Using semi‐LASER MRS with a TR = 5 s is recommended to improve the sensitivity of MRS to changes in metabolite estimates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».