Background field removal using spherical mean value filtering and Tikhonov regularization
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
PURPOSE: To introduce a new method for removing background artifacts in field maps and apply it to enhance the accuracy of susceptibility mapping. METHODS: A field artifact removal method is introduced that is based on the sophisticated harmonic artifact reduction for phase data (SHARP) method exploiting the harmonic mean value property. The new method uses Tikhonov regularization at the deconvolution stage and is referred to as regularization enabled SHARP (RESHARP). RESHARP was compared with SHARP in a field-forward susceptibility simulation and in human brain experiments, considering effects on both field maps and the resulting susceptibility maps. RESULTS: From the simulation, RESHARP was able to reduce error in the field map by 17.4% as compared with SHARP, resulting in a more accurate single-angle susceptibility map with 6.5% relative error (compared with 48.5% using SHARP). Using RESHARP in vivo, field and susceptibility maps of the brain displayed fewer artifacts particularly at the brain boundaries, and susceptibility measurements of iron-rich deep gray matter were also more consistent than SHARP across healthy subjects of similar age. CONCLUSION: Compared with SHARP, RESHARP removes background field artifact more effectively, leading to more accurate susceptibility measurements in iron-rich deep gray matter.
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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) | 0,001 | 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