A flexible approach for fat-water separation with bipolar readouts and correction of gradient-induced phase and amplitude effects
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a fat-water separation approach that corrects bipolar readout gradient induced effects, without additional scans, that is compatible with any fat-water separation method. Theory and Methods: The proposed approach combines joint fat-water separation of the odd and even echoes of a bipolar multi-echo gradient echo acquisition with an inverse problem to find least-squares estimates for phase and amplitude corrections to eliminate bipolar-induced effects. Optimization of sequence parameter selection through the calculation of the number of signal averages (NSA) with Cramér-Rao Bound theory (CRB) is presented. The application of the proposed approach is demonstrated with a graph cut optimization and further characterization of the accuracy was performed via Monte Carlo Simulations (MC). The proposed approach was tested in phantoms and in vivo. Proton density fat fraction maps (PDFF) were evaluated to quantify performance. Results: NSA calculations suggest short TE1 and ΔTE=1.5 ms as optimal alternatives for fat-water separation. MC simulations demonstrated accurate estimation of fat and water complex signals, ψ, and R_2^* with mean relative error within 1%. In phantoms and in vivo, the proposed approach effectively eliminated effects induced by bipolar readout gradients, improving the outcome of the fat-water separation. Conclusion: We proposed an approach to correct bipolar readout-induced effects that are detrimental for fat-water separation. This approach can extend the use of existing fat-water separation techniques designed for data acquired using unipolar readout gradients to data collected with bipolar readout gradients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».