Improving signal‐to‐noise ratio of hyperpolarized noble gas MR imaging at 73.5 mT using multiturn Litz wire radiofrequency receive coils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hyperpolarized noble gases (3He, 129Xe) are used in Magnetic Resonance imaging as inhaled contrast agents to visualize the lung. Because the magnetization derived from hyperpolarization is independent of magnetic field strength, low magnetic fields can be used, where coil noise dominates over sample noise. It has been shown previously that signal‐to‐noise ratio (SNR) of hyperpolarized 129Xe rat lung images can be improved with the use of saddle‐shaped radiofrequency receive coils constructed of Litz wire in a single layer with up to 20 turns. Increased number of turns is expected to provide additional sensitivity. In this work, coils of the same geometry were built using Litz wire with either the addition of more turns (up to 48) or the addition of two layers and compared using water phantoms. It is shown that the addition of 48 turns in a single layer provided a 42% increase in SNR, when compared to the 20 turns, whereas the dual‐layered approach provided no measurable benefit. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part B (Magn Reson Engineering) 39B:37–42, 2011
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».