MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979098869 · doi:10.1002/jmri.20872

MR compatibility of EEG scalp electrodes at 4 tesla

2007· article· en· W1979098869 sur OpenAlexafffund
Todd K. Stevens, John R. Ives, L. Martyn Klassen, Robert Bartha

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesRobarts Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrodeMaterials scienceElectromagnetic shieldingShim (computing)Imaging phantomBiomedical engineeringNuclear magnetic resonanceOpticsPhysicsComposite materialMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To design and apply a method to quantitatively evaluate the MR compatibility of electroencephalographic (EEG) scalp electrodes based on pulse sequence-independent metrics. MATERIALS AND METHODS: Three types of electrodes (constructed primarily of brass, silver, and conductive plastic, respectively) were tested. B0 field distortions, B1 shielding, and heat induction was measured in adjacent agarose and oil phantoms at 4 T. B0 field maps were corrected for distortions caused by the measurement apparatus and passive shim heating, and projections perpendicular to the surfaces of the electrodes were fit, generating cubic coefficients representing the electrode distortion severity. Signal loss in T2-weighted images was used to determine B1 shielding by the electrodes. Temperature measurements were recorded during the application of a high-power pulse sequence. RESULTS: Significantly different B0 distortions were observed in the three types of electrodes. The B1 shielding detected in all three electrodes is minimal for most human MRI, and no significant heating was detected in the electrodes or adjacent phantom. CONCLUSION: The three types of electrodes were successfully differentiated in terms of MR compatibility based on pulse sequence-independent B0 field distortions.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Magnetic Resonance ImagingMême sujetAdvanced MRI Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207