Superelliptical insert gradient coil with a field‐modifying layer for breast imaging
Notice bibliographique
Résumé
Many MRI applications such as dynamic contrast-enhanced MRI of the breast require high spatial and temporal resolution and can benefit from improved gradient performance, e.g., increased gradient strength and reduced gradient rise time. The improved gradient performance required to achieve high spatial and temporal resolution for this application may be achieved by using local insert gradients specifically designed for a target anatomy. Current flat gradient systems cannot create an imaging volume large enough to accommodate both breasts; further, their gradient fields are not homogeneous, dropping off rapidly with distance from the gradient coil surface. To attain an imaging volume adequate for bilateral breast MRI, a planar local gradient system design has been modified into a superellipse shape, creating homogeneous gradient volumes that are 182% (Gx), 57% (Gy), and 75% (Gz) wider (left/right direction) than those of the corresponding standard planar gradient. Adding an additional field-modifying gradient winding results in an additional improvement of the homogeneous gradient field near the gradient coil surface over the already enlarged homogeneous gradient volumes of the superelliptical gradients (67%, 89%, and 214% for Gx, Gy, and Gz respectively). A prototype y-gradient insert has been built to demonstrate imaging and implementation characteristics of the superellipse gradient in a 3 T MRI system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».