Poster — Thur Eve — 24: Variable Field Strength MR System for Hyperpolarized Noble Gas Imaging of Rodent Lungs
Notice bibliographique
Résumé
The optimum field strength for hyperpolarized noble gas lung (129Xe and 3He) imaging depends on the sample/coil size and field‐dependence of the lung properties (i.e. relaxation times, susceptibility effects), and has been predicted to correspond to low field strengths (0.05–0.2T) for clinical studies. For the case of the small coils typically used for rodent lung imaging, it has been previously shown that the maximum SNR is expected to be at high fields (>3T). However, the SNR advantage of higher fields for rodent lung imaging can potentially be offset by improved coil design using Litz wire coils resulting in comparable SNR at low fields. In this work, a broad‐band variable field (0.01–0.15T) MR system is described, as well as experiments to validate the hyperpolarized noble gas image SNR dependence on field strength. The coil performance at 0.866MHz and 2.385MHz, corresponding to 129Xe and 3He frequencies at 73.5mT respectively, was optimized using multi‐turn Litz wire coils. The 129Xe and 3He image SNR of rat lung was investigated theoretically and in vivo, at 73.5mT and compared to images obtained at 3 T. Due to the improvement provided by the multi‐turn Litz coils, the SNR at 3T was predicted to be a factor of two higher compared to 73.5mT, this compares to a factor of about ten for single‐turned copper coils. In conclusion, hyperpolarized noble gas lung image quality in rats is comparable between 73.5mT and 3T, with the use of Litz wires together with the long T2* available at low magnetic field strength.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».