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Enregistrement W1671872203 · doi:10.1371/journal.pone.0134379

Investigation of Parallel Radiofrequency Transmission for the Reduction of Heating in Long Conductive Leads in 3 Tesla Magnetic Resonance Imaging

2015· article· en· W1671872203 sur OpenAlexafffund
Clare E. McElcheran, Benson P. Yang, Kevan Anderson, Laleh Golestanirad, Simon J. Graham

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectromagnetic coilMagnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceMaterials scienceElectrical conductorRadiofrequency coilElectric fieldMagnetic fieldBiomedical engineeringHomogeneity (statistics)VoltageBiomagnetismPhysicsComputer scienceMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep Brain Stimulation (DBS) is increasingly used to treat a variety of brain diseases by sending electrical impulses to deep brain nuclei through long, electrically conductive leads. Magnetic resonance imaging (MRI) of patients pre- and post-implantation is desirable to target and position the implant, to evaluate possible side-effects and to examine DBS patients who have other health conditions. Although MRI is the preferred modality for pre-operative planning, MRI post-implantation is limited due to the risk of high local power deposition, and therefore tissue heating, at the tip of the lead. The localized power deposition arises from currents induced in the leads caused by coupling with the radiofrequency (RF) transmission field during imaging. In the present work, parallel RF transmission (pTx) is used to tailor the RF electric field to suppress coupling effects. Electromagnetic simulations were performed for three pTx coil configurations with 2, 4, and 8-elements, respectively. Optimal input voltages to minimize coupling, while maintaining RF magnetic field homogeneity, were determined for all configurations using a Nelder-Mead optimization algorithm. Resulting electric and magnetic fields were compared to that of a 16-rung birdcage coil. Experimental validation was performed with a custom-built 4-element pTx coil. In simulation, 95-99% reduction of the electric field at the tip of the lead was observed between the various pTx coil configurations and the birdcage coil. Maximal reduction in E-field was obtained with the 8-element pTx coil. Magnetic field homogeneity was comparable to the birdcage coil for the 4- and 8-element pTx configurations. In experiment, a temperature increase of 2±0.15°C was observed at the tip of the wire using the birdcage coil, whereas negligible increase (0.2±0.15°C) was observed with the optimized pTx system. Although further research is required, these initial results suggest that the concept of optimizing pTx to reduce DBS heating effects holds considerable promise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations65
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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