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Enregistrement W4411010217 · doi:10.1016/j.mri.2025.110445

Comparing single-shot EPI and 2D-navigated, multi-shot EPI diffusion tensor imaging acquisitions in the lumbar spinal cord at 3T

2025· article· en· W4411010217 sur OpenAlexfundno aff
Alicia E. Cronin, Anna Combes, Lipika Narisetti, Grace Sweeney, Logan Prock, Delaney Houston, Caroline Seehorn, Kurt G. Schilling, Ryan K. Robison, Seth A. Smith, Kristin P. O’Grady

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance Imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringVanderbilt UniversitySociety for Anthropological SciencesNational Institutes of HealthNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésSingle shotShot (pellet)Diffusion MRISpinal cordLumbarMedicineAnatomyMaterials scienceRadiologyPhysicsMagnetic resonance imagingOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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