Evaluation of a positron emission tomography (PET)‐compatible field‐cycled MRI (FCMRI) scanner
Notice bibliographique
Résumé
Field-cycled MRI (FCMRI) uses two independent, actively controlled resistive magnets to polarize a sample and to provide the magnetic field environment during data acquisition. This separation of tasks allows for novel forms of contrast, reduction of susceptibility artifacts, and a versatility in design that facilitates the integration of a second imaging modality. A 0.3T/4-MHz FCMRI scanner was constructed with a 9-cm-wide opening through the side for the inclusion of a photomultiplier-tube-based positron emission tomography (PET) system. The performance of the FCMRI scanner was evaluated prior to integrating PET detectors. Quantitative measurements of the system's signal, phase, and temperature were recorded. The polarizing and readout magnets could be operated continuously at 100 A without risk of damage to the system. Transient instabilities in the readout magnet, caused by the pulsing of the polarizing magnet, dissipated in 50 ms; this resulted in a steady-state homogeneity of 32 Hz over a 7-cm-diameter volume. The short- and long-term phase behaviors of the readout field were sufficiently stable to prevent visible readout or phase-encode artifacts during imaging. Preliminary MR images demonstrated the potential of the FCMRI scanner and the efficacy of integrating a PET 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».