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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».