Image‐based method to measure and characterize shim‐induced eddy current fields
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Dynamic magnetic field shimming is gaining interest for field sensitive MRI acquisitions. Using slice based or real‐time shim updating, significant improvements in static field ( B 0 ) uniformity can be obtained. While the ability to rapidly switch shim fields can improve overall B 0 homogeneity, it induces eddy current fields that must be characterized and compensated for. Methods used to achieve this have thus far been based on linear projection spin echo sequences or field probe assemblies. Here, a novel image‐based method is presented to measure and characterize eddy current fields without the need for field probes or projection based measurements. This technique can be extended to characterize very high order spherical harmonic fields, making it a useful tool to calibrate next‐generation shim systems implementing dynamic field steering with greater than third order shim terms. Results are used to calibrate a Dynamic Shim Updating unit for pre‐emphasis and eddy current compensation. Three‐dimensional datasets are acquired at multiple MR facilities containing complete spatiotemporal field information to compensate eddy current field self‐ and cross‐terms for up to third order. Furthermore, simulation studies are performed to investigate the effect of scan resolution and phantom size with respect to accurate eddy current field characterization. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part A 42A: 245–260, 2013.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle