Image‐based method to measure and characterize shim‐induced eddy current fields
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 (B0) uniformity can be obtained. While the ability to rapidly switch shim fields can improve overall B0 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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».