Correction for geometric distortion and N/2 ghosting in EPI by phase labeling for additional coordinate encoding (PLACE)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Echo-planar imaging (EPI) is vulnerable to geometric distortion and N/2 ghosting. These artifacts can be analyzed with an intuitive k-t space tool, and here we propose a simple method for their correction. In a slightly modified additional EPI acquisition, we sample the k-t space with a shift in k(y) by adding a small area to the phase-encoding (PE) gradient. Physically, the added gradient area creates a relative phase ramp across the object and directly encodes the undistorted original y-coordinate of each voxel into a phase difference between two distorted complex images, in a method called "phase labeling for additional coordinate encoding" (PLACE). The phase information is then used to map the mismapped signals back to their original locations for geometric and intensity correction. Smoothing of expanded complex data matrix effectively reduces noise in the differential phase map and allows subpixel warping. The two acquired images can also be averaged to effectively suppress the N/2 ghost. Efficient correction for both artifacts can be achieved with three acquisitions. These acquisitions can also serve as reference scans to correct for geometric distortion and/or N/2 ghost artifacts on all images in a time series. The technique was successfully demonstrated in phantom and animal studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle