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Enregistrement W1992503668 · doi:10.1002/mrm.22793

First image from a combined positron emission tomography and field‐cycled MRI system

2011· article· en· W1992503668 sur OpenAlexafffund
Geron A. Bindseil, Kyle M. Gilbert, Timothy J. Scholl, William B. Handler, Blaine A. Chronik

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Innovation Trust
Mots-clésPositron emission tomographyTomographyNuclear medicineBrain positron emission tomographyNuclear magnetic resonanceField (mathematics)PhysicsPreclinical imagingMedicineRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining positron emission tomography and MRI modalities typically requires using either conventional MRI with a MR-compatible positron emission tomography system or a modified MR system with conventional positron emission tomography. A feature of field-cycled MRI is that all magnetic fields can be turned off rapidly, enabling the use of conventional positron emission tomography detectors based on photomultiplier tubes. In this demonstration, two photomultiplier tube-based positron emission tomography detectors were integrated with a field-cycled MRI system (0.3 T/4 MHz) by placing them into a 9-cm axial gap. A positron emission tomography-MRI phantom consisting of a triangular arrangement of positron-emitting point sources embedded in an onion was imaged in a repeating interleaved sequence of ∼1 sec MRI then 1 sec positron emission tomography. The first multimodality images from the combined positron emission tomography and field-cycled MRI system show no additional artifacts due to interaction between the systems and demonstrate the potential of this approach to combining positron emission tomography and MRI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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