A comparison of South African and Canadian anti-terrorism legislation
Notice bibliographique
Résumé
The SiMultaneous Acquisition of Spatial Harmonics (SMASH) technique uses linear combinations of undersampled datasets from the component coils of an RF coil array to reconstruct fully sampled composite datasets in reduced imaging times. In previously reported implementations, SMASH reconstructions were designed to reproduce the images that would otherwise be obtained by simple sums of fully gradient encoded component coil images. This strategy has left SMASH images vulnerable to phase cancellation artifacts when the sensitivities of RF coil array elements are not suitably phase-aligned. In fully gradient encoded imaging schemes these artifacts can be eliminated using a variety of methods for combining the individual coil images, including matched filter combinations as well as sum of squares combinations. Until now, these reconstruction schemes have been unavailable to SMASH reconstructions as SMASH produced a final composite image directly from the raw component coil k-space datasets. This article demonstrates a modification to SMASH that allows reconstruction of a full set of accelerated individual component coil images by fitting component coil sensitivity functions to a complete set of spatial harmonics tailored for each coil in the array. Standard component coil combinations applied to the individual reconstructed images produce final composite images free of phase cancellation artifacts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».