Heating of metallic rods induced by time‐varying gradient fields in MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and validate an analytical technique to estimate the heating of metallic rods by magnetic resonance imaging (MRI) gradient fields to aid developers of MRI-compatible devices. MATERIALS AND METHODS: Twelve rods (12.7 mm diameter, 127 mm long) were used. The magnetic field was provided by a custom-made water-cooled solenoid driven by a 1 kHz sinusoidal waveform with a 7.2 A peak current. The sample was insulated with polystyrene and the temperature measured using an MR-compatible thermocouple system (Sa1-E from Omega). Measurements were recorded using a National Instruments SCXI-1303. The AC/DC module of COMSOL 3.4 was used for finite element analysis of the power deposited. RESULTS: Finite element analysis (FEA) showed good correspondence with the analytical estimates for the rod parallel to the field and then FEA was used to determine the scaling function for the rod perpendicular to the field. The experimental results showed good correlation with the theoretical estimate when the finite length of the test coil was accounted for. CONCLUSION: A new scaling function for the rod perpendicular to the field was developed. Heating in this orientation is double that of the parallel case. The results will aid developers of MRI-compatible devices in estimating heating before testing in the MRI.
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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) | 0,000 | 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 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 ».