Repeatability and reproducibility of rapid T1 mapping of brain tissues at 64 mT: A multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Very-low-field MRI (<100 mT) holds promise for Point-of-Care brain imaging applications, including stroke and multiple sclerosis, with T1 mapping emerging as a key biomarker for brain development and pathology. However, current low-field T1 mapping protocols suffer from long acquisition times and limited multi-site repeatability. This study aimed to improve T1 mapping at 64 mT using a clinically feasible 10-minute protocol and assess repeatability and reproducibility across sites. We present an analysis of the repeatability and reproducibility of rapid T1 measurements in a commercially available phantom and in 60 volunteers, scanned with a portable 64 mT MRI systems at six sites. T1 mapping was performed using an undersampled 3D inversion-recovery turbo spin-echo sequence with a 10.8-minute scan time, and reconstructed with a locally low-rank approach. Our results in phantom demonstrated high reproducibility in T1 measurements (below 3% differences from the average), with non-significant differences between sites. Longitudinal measurements demonstrated high repeatability over time both in vivo and in phantom settings in one site, with minimal variability (average Coefficient of Variation of 0.6%). Average in vivo T1 values for white matter and cortex were 290 ± 6 ms and 332 ± 8 ms, respectively and the values demonstrated high reproducibility, with differences of less than 4% from the average across sites. Our results demonstrate the feasibility of multi-site in vivo T1 mapping at 64 mT, providing normative T1 values at this field strength and supporting its use as a quantitative biomarker in clinical applications.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».