Comparing single-shot EPI and 2D-navigated, multi-shot EPI diffusion tensor imaging acquisitions in the lumbar spinal cord at 3T
Notice bibliographique
Résumé
Diffusion tensor imaging (DTI) can provide insights into spinal cord microstructure in health and disease; however, its application has been largely limited to cervical spinal segments using single-shot echo-planar imaging (EPI) diffusion-weighted MRI acquisitions. In this work, we evaluate a multi-shot EPI diffusion-weighted acquisition with reduced field-of-view (FOV) and 2D-navigated motion correction applied in the lumbar spinal cord of healthy volunteers, and compare image quality, geometric distortions, and quantitative DTI indices to those obtained with conventional, single-shot EPI diffusion-weighted MRI in a distinct, age/sex-matched healthy cohort. At 3 Tesla, 25 and 27 healthy participants were imaged using the single-shot and multi-shot EPI readouts with diffusion weighting, respectively, with matching resolution and comparable scan time. Seven participants underwent both diffusion acquisitions and were included in both cohorts. DTI indices were compared between the multi-shot and single-shot cohorts. Image signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio (CNR) between gray and white matter, geometric distortions, and within-subject bias between the acquisitions were also assessed. The lumbar spinal cord diffusion indices derived from both cohorts were comparable to those in previous studies using single-shot EPI, though within-subject analysis demonstrated a systematic bias between the acquisitions in gray and white matter DTI measures, indicating these acquisitions are not interchangeable within a study. The multi-shot quantitative DTI maps demonstrated a significant reduction in image artifacts (i.e., distortions and blurring) and higher SNR and CNR compared to single-shot images. Overall, the reduced FOV, 2D-navigated, motion-corrected multi-shot acquisition demonstrated improved DTI quality metrics compared to single-shot, supporting its application for the lumbar spinal cord region.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».