Analytical characterization of RF phase‐cycled balanced steady‐state free precession
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Balanced steady‐state free precession (bSSFP) techniques, commonly called True‐FISP, FIESTA, or balanced FFE, are rapid, efficient, high signal‐to‐noise ratio sequences used in angiographic, cardiac and abdominal MR imaging. One of their major drawbacks is their sensitivity to off‐resonance effects arising from Bo inhomogeneities, which can produce the familiar dark bands in the images. Radio frequency (RF) phase cycling is known to minimize this artifact. Although RF phase‐cycled bSSFP is an accepted and firmly established technique, a simple and intuitive analytical signal equation has not yet been provided. Here, a complete theoretical framework is developed from which insightful characterizations such as signal uniformity, optimal flip angle, SNR efficiency, and banding effect minimization are provided. The analytical predictions and guidelines are substantiated via direct numerical simulations for clinically relevant tissues (e.g., water‐like organs and lipids) using various acquisition conditions, and also verified experimentally with phantoms. We demonstrate that the banding artifact can be virtually eliminated, even for phantoms immersed in significantly nonuniform magnetic fields. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Concepts Magn Reson Part A 34A: 133–143, 2009.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».