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Enregistrement W2049708416 · doi:10.1002/cmr.b.21212

Design study to investigate the effect of curvature on gradient coil performance for localized regions of interest

2012· article· en· W2049708416 sur OpenAlexaff
Chad Harris, William B. Handler, Blaine A. Chronik

Notice bibliographique

RevueConcepts in Magnetic Resonance Part B · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurvatureElectromagnetic coilGeometryPhysicsBoundary (topology)PerpendicularPlanarDegree (music)Nuclear magnetic resonanceMechanicsAcousticsMaterials scienceMathematical analysisMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, a boundary element method has been implemented to design and analyze the performance of curved gradient coil geometries as a function of the degree of curvature over all three axes, with designs varying continuously from planar to full cylindrical. It was found that there is a monotonic increase in gradient performance with degree of curvature with little gain beyond half‐cylindrical coil geometries for a specific region of interest located 10 cm above the coil surface. The efficiencies of the half‐cylindrical geometry coils are 0.76 mT m −1 A −1 , 0.71 mT m −1 A −1 , and 0.76 mT m −1 A −1 for the x ‐, y ‐, and z ‐gradient axes, respectively, when scaled to 800 μH inductance. The gradient coils presented in this study would serve as anatomically specific gradient channels to be used in conjunction with larger, whole‐body coils to comprise a 6‐channel hybrid system. The function of these channels could include the ability to provide very high performance diffusion tensor imaging in a specified volume of tissue such as the breast, prostate, or posterior regions of the brain. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part B (Magn Reson Engineering) 41B: 62–71, 2012

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,373

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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