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Enregistrement W1964449190 · doi:10.1118/1.3355856

Implications of tissue magnetic susceptibility-related distortion on the rotating magnet in an MR-linac design

2010· article· en· W1964449190 sur OpenAlexafffund
Keith Wachowicz, T. Stanescu, Steven Thomas, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMagnetLinear particle acceleratorDistortion (music)Nuclear magnetic resonancePhysicsNuclear medicineMedicineOpticsBeam (structure)Amplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: One of the recently published concepts that combine the soft-tissue imaging capabilities of MRI with external beam radiotherapy involves the rigid coupling of a linac with a rotating biplanar low-field MR imaging system. While such a system would prevent possible image distortion resulting from relative motion between the magnet and the linac, the rotation of the magnet around the patient can itself introduce possibilities for image distortion that need to be addressed. While there are straightforward techniques in the literature for correcting distortions from gradient nonlinearities and nonuniform magnetic fields during image reconstruction, the correction of distortions related to tissue magnetic susceptibility is more complex. This work investigates the extent of this latter distortion type under the regime of a rotating magnetic field. METHODS: CT images covering patient anatomy in the head, lung, and male pelvic regions were obtained and segmented into components of air, bone, and soft tissue. Each of these three components was assigned bulk magnetic susceptibility values in accordance with those found in the literature. A finite-difference algorithm was then implemented to solve for magnetic field distortion maps should the anatomies be placed in the uniform polarizing field of an MR system. The algorithm was repeated multiple times as the polarizing field was rotated axially about the virtual patient in 15 degrees increments. In this way, a map of maximum distortion, and the range of distortion as the magnetic field is rotated about each anatomical region could be determined. The consequence of these susceptibility distortions in terms of geometric signal shift was calculated for 0.2 T, as well as another low-field system (0.5 T), and a higher field 1.5 T system for comparison, using the assumption of a frequency encoding gradient strength of 5 mT/m. RESULTS: At 0.2 T, the susceptibility-related distortion was limited to less than 0.5 mm given an encoding gradient strength of 5 mT/m or higher. To maintain this same level of geometric accuracy, the 0.5 T system would require a moderately higher minimum gradient strength of 11 mT/m, and at a typical MR field strength of 1.5 T this minimum gradient strength would increase to 33 mT/m. The influence of magnetic susceptibility on mean frequency shift as the field orientation was rotated was also investigated and found to account for less than half a millimeter at 1.5 T, and negligible for low-field systems. CONCLUSIONS: A study of three sites (head, lung, and prostate) that are vulnerable to magnetic susceptibility-related distortions were studied, and showed that in the context of a rotating polarizing magnet, low-field systems can maintain geometric accuracy of 0.5 mm with at most moderate limitations on sequence parameters. This conclusion will likely apply only to endogenous tissues, as implanted materials such as titanium can create field distortions much in excess of what may normally be induced in the body. Items containing such materials (hip prostheses, for example) will require individual scrutiny.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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