Theoretical signal‐to‐noise ratio and spatial resolution dependence on the magnetic field strength for hyperpolarized noble gas magnetic resonance imaging of human lungs
Notice bibliographique
Résumé
In hyperpolarized noble gas (HNG) magnetic resonance (MR) imaging, the available polarization is independent of magnetic field strength and for large radiofrequency (rf) coils, such as those used for chest imaging, the body noise becomes the primary noise source making signal-to-noise ratio (SNR) largely frequency independent at intermediate field strengths (0.1-0.5 T). Furthermore, the reduction in the transverse relaxation time, T2, of HNG in lungs with increasing field strength, results in a decrease in the achievable SNR at higher fields. In this work, the optimum field strength for HNG MR imaging was theoretically calculated in terms of both SNR and spatial resolution. SNR calculations used the principle of reciprocity and included contributions to the noise arising from both coil and sample losses in a chest-sized coil for lung imaging. The effects of susceptibility differences, transverse relaxation time, and diffusion were considered in the resolution calculations. The calculations show that the optimum field strength for HNG MR imaging of human lungs is between 0.1 and 0.6 T depending on gas type (helium or xenon) and sample size. At the field strengths currently used by conventional clinical proton MR imaging systems (1-3 T), the predicted SNR are 10%-50% lower than at the optimum field with only slightly worse spatial resolution (10%-20%). At higher fields (>3 T), however, the SNR degrades considerably reducing the achievable spatial resolution. Although HNG of the lung is still feasible at very low field strengths (<50 mT), the available SNR is much lower than at optimum fields and this reduces the achievable spatial resolution. These findings suggest that HNG imaging may be optimally performed at much lower field strengths (0.1-0.6 T) than conventional clinical proton MR imaging systems. This could considerably decrease cost, improve patient access, and reduce chemical shift and susceptibility artifacts and rf heating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».