Quantitative evaluation of metal artifact reduction techniques
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
PURPOSE: To develop a technique to quantify artifact, and to use it to compare the effectiveness of several approaches to metal artifact reduction, including view angle tilting and increasing the slice select and image bandwidths (BWs), in terms of metal artifact reduction, noise, and blur. MATERIALS AND METHODS: Nonmetallic replicas of two metal implants (stainless steel and titanium/chromium-cobalt femoral prostheses) were fabricated from wax, and MR images were obtained of each component immersed in water. The differences between the images of each metal prosthesis and its wax counterpart were measured. The contributions from noise and blur were isolated, resulting in a measure of the metal artifact. Several off-resonance artifact reduction techniques were assessed in terms of metal artifact reduction capability, as well as signal to noise ratio and blur. RESULTS: Increasing the image BW from +/-16 kHz to +/-64 kHz was found to reduce the artifact by an average of 60%, while employing view angle tilting (VAT) alone was found to reduce the artifact by an average of 63%. The metal artifact reduction sequence (MARS), which combines several susceptibility artifact reduction techniques, resulted in the least amount of image distortion, reducing the artifact by an average of 79%. CONCLUSION: The results indicate that while VAT alone (with an image BW of +/-16 kHz) resulted in the smallest amount of total energy and no reduction in the signal-to-noise ratio compared to a conventional spin-echo pulse sequence, MARS resulted in significantly less artifact and dramatically less blur.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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