Prediction of Force and Image Artifacts Under MRI for Metals Used in Medical Devices
Notice bibliographique
Résumé
Selection of compatible materials for magnetic resonance imaging (MRI) is a challenging task as severe restrictions are imposed on materials used in and around the scanner due to the static and dynamic magnetic fields involved. Much of the data available for MRI-compatible materials are scattered throughout the literature and are often too device specific. This paper focuses on engineering materials with sufficient strength and stiffness, and with low enough susceptibility to be used in this environment. Experimental results of generic test specimens are used to give comparable performance indicators for candidate materials. As expected, the force varies linearly with susceptibility with good correlation with the theoretical predictions except for brass 360. It is believed the susceptibility for brass 360 in the literature was mistakenly recorded, and our results suggest a value of 112 ppm. The image artifacts were compared based on the radius of the affected area in the image. The theory greatly overpredicts the affected area; however, the trends in terms of susceptibility seem fairly accurate. The size of the artifact increases with susceptibility, echo time, and the use of turbo spin echo over gradient echo sequences. However, the experimental data contradicted the theory by showing no appreciable effect due to bandwidth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».