Finite‐length shim coil design using a fourier series minimum inductance and minimum power algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High field magnetic resonance (MR) imaging and spectroscopy are sensitive to magnetic field inhomogeneities caused by susceptibility differences between tissues, bone, and air. These inhomogeneities cause MR image artifacts and line broadening in MR spectra. To correct for these inhomogeneities, specialized shim coils are used in combination with the usual gradient systems. To produce realistic coils for use in human or small‐animal studies, direct control over the length of the coils is necessary. In this article, a simple method for the design of shim coils of arbitrary order and with predetermined length is presented. The method is based on a simple Fourier series expansion of the current density and either power or inductance can be minimized subject to a series of field constraints. The method is mathematically simple, easy to implement and computationally fast. A quantitative comparison of figures of merit for inductance and resistance was made as a function of shim coil length. Coils of 40 cm diameter were designed with lengths of 50, 60, 80, and 100 cm. Comparison of results obtained using the two design methods across all shim axes and coil lengths indicate very little performance difference between the two methods. The decreased complexity of the minimum power designs appears to outweigh any small benefits obtainable using the minimum inductance algorithm for the range of coils investigated. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part B (Magn Reson Engineering) 37B: 245–253, 2010.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».