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Enregistrement W2034268247 · doi:10.1118/1.4752422

Effect of radiation induced current on the quality of MR images in an integrated linac‐MR system

2012· article· en· W2034268247 sur OpenAlexaff
B Burke, Keith Wachowicz, B. G. Fallone, S Rathee

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear particle acceleratorNuclear medicineImage qualityPhysicsSignal-to-noise ratio (imaging)SIGNAL (programming language)Nuclear magnetic resonanceOpticsMagnetic resonance imagingRadiationBeam (structure)Computer scienceMedicineImage (mathematics)RadiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In integrated linac-MRI systems, the RF coils are exposed to the linac's pulsed radiation, leading to a measurable radiation induced current (RIC). This work (1) visualizes the RIC in MRI raw data and determines its effect on the MR image signal-to-noise ratio (SNR) (b) examines the effect of linac dose rate on SNR degradations, (c) examines the RIC effect on different MRI sequences, (d) examines the effect of altering the MRI sequence timing on the RIC, and (e) uses a postprocessing method to reduce the RIC signal from the MR raw data. METHODS: MR images were acquired on the linac-MR prototype system using various imaging sequences (gradient echo, spin echo, and bSSFP), dose rates (0, 50, 100, 150, 200, and 250 MU∕min) and repetition times (TR) with the gradient echo sequence. The images were acquired with the radiation beam either directly incident or blocked from the RF coils. The SNR was calculated for each of these scenarios, showing a loss in SNR due to RIC. Finally, a postprocessing method was applied to the image k-space data in order to remove partially the RIC signal and recover some of the lost SNR. RESULTS: The RIC produces visible spikes in the k-space data acquired with the linac's radiation incident on the RF coils. This RIC leads to a loss in imaging SNR that increases with increasing linac dose rate (15%-18% loss at 250 MU∕min). The SNR loss seen with increasing linac dose rate appears to be largely independent of the MR sequence used. Changing the imaging TR had interesting visual effects on the appearance of RIC in k-space due to the timing between the linac's pulsing and the MR sequence, but did not change the SNR loss for a given linac dose rate. The use of a postprocessing algorithm was able to remove much of the RIC noise spikes from the MR image k-space data, resulting in the recovery of a significant portion, up to 81% (Table II), of the lost image SNR. CONCLUSIONS: The presence of RIC in MR RF coils leads to a loss of SNR which is directly related to the linac dose rate. The RIC related loss in SNR is likely to increase for systems that are able to provide larger than 250 MU∕min dose. Some of this SNR loss can be recovered through the use of a postprocessing algorithm, which removes the RIC artefact from the image k-space.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,374 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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