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Enregistrement W2041977918 · doi:10.1148/rg.295095041

MR Imaging at 3.0 T in Children: Technical Differences, Safety Issues, and Initial Experience

2009· review· en· W2041977918 sur OpenAlexaff
Govind B. Chavhan, Paul Babyn, Manoj Singh, Logi Vidarsson, Manohar Shroff

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingImage qualitySignal-to-noise ratio (imaging)Field of viewSpecific absorption rateNoise (video)Computer visionNuclear medicineRadiologyImage (mathematics)Computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio of 3.0-T magnetic resonance (MR) imaging can be used to obtain high-resolution thin-section images in a short acquisition time. These advantages are associated with an increased specific absorption rate (SAR) and more artifacts owing to B(1) inhomogeneity and increased susceptibility and chemical shift. Potential advantages of 3-T imaging in children include acquisition of good-quality images even with a small field of view (FOV). The shorter overall acquisition time of 3-T imaging is useful in children, who may not be able to cooperate for long. Shorter acquisition times also improve safety by reducing patient monitoring time within the enclosed bore of an MR imaging unit. SAR-related issues and dielectric artifacts are less problematic with a small FOV. Parallel imaging helps reduce SAR, susceptibility artifacts, and blurring of T2-weighted fast spin-echo (FSE) and single-shot FSE images by reducing the echo train length.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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