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Enregistrement W2077261526 · doi:10.1118/1.3702591

Geometric distortion and shimming considerations in a rotating MR‐linac design due to the influence of low‐level external magnetic fields

2012· article· en· W2077261526 sur OpenAlexafffund
Keith Wachowicz, Tony Tadic, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésShim (computing)MagnetPhysicsMagnetic fieldLinear particle acceleratorAcousticsImaging phantomResidualNuclear magnetic resonanceDistortion (music)Computer scienceOpticsAlgorithmAmplifier

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This work investigates with simulation the effect of external stray magnetic fields on a recently reported MRI-linac hybrid, which by design will rotate about the patient axis during therapy. During rotation, interactions with magnetic fields from the earth or nearby ferromagnetic structures may cause unacceptable field distortions in the imaging field of view. Optimal approaches for passive shimming implementation, the degree and significance of residual distortion, and an analysis of the active shimming requirements for further correction are examined. METHODS: Finite element simulations were implemented on two representative types of biplanar magnet designs. Each of these magnet designs, consisting of a 0.2 T four-post and a 0.5 T C-type unit, was simulated with and without an external field on the order of the earth's field (0.5 G) over a range of rotated positions. Through subtraction, the field distribution resulting from the external field alone could be determined. These measured distributions were decomposed into spherical harmonic components, which were then used to investigate the effect of their selective removal to simulate the effects of passive and active shimming. Residual fields after different levels of shim treatment were measured and assessed in terms of their imaging consequence. RESULTS: For both magnet types, the overall success of a passive shim implementation was highly dependent on the orientation for which it was based. If this orientation was chosen incorrectly, the passive shim would correct for the induced fields at that location, but the overall maximal distortion at other locations was exacerbated by up to a factor of two. The choice of passive shim orientation with the least negative consequence was found to be that where the magnet B(0) axis and transaxial component of the external field were aligned. Residual fields after passive shimming and frequency offset were found to be low in the simulated scenarios, contributing to <1 mm of distortion for most standard imaging sequences (based on a 0.5 G external field). However, extremely rapid single-shot sequences could be distorted by these residual fields to well over 5 mm. These residuals when analyzed were found to correspond primarily to second-order spherical harmonic terms. One term in particular was found to account for the vast majority of these residual fields, defined by the product of the two axes perpendicular to the axis of rotation. The implementation of this term would allow the resulting geometric distortion to fall to the order of 1 mm, even for single-shot sequences. CONCLUSIONS: After appropriate passive shimming, the imaging distortion due to an external field of 0.5 G was found to be important only in rapid single-shot sequences, which are especially susceptible to field inhomogeneity. Should it be desirable to use these sequences for real-time tracking, made conceivable due to the lower susceptibility concerns at low field, these residual fields should be addressed. The ability to use only one second-order term for this correction will reduce the cost impact of this decision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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