High‐resolution MRI encoding using radiofrequency phase gradients
Notice bibliographique
Résumé
Although MRI offers highly diagnostic medical imagery, patient access to this modality worldwide is very limited when compared with X-ray or ultrasound. One reason for this is the expense and complexity of the equipment used to generate the switched magnetic fields necessary for MRI encoding. These field gradients are also responsible for intense acoustic noise and have the potential to induce nerve stimulation. We present results with a new MRI encoding principle which operates entirely without the use of conventional B0 field gradients. This new approach--'Transmit Array Spatial Encoding' (TRASE)--uses only the resonant radiofrequency (RF) field to produce Fourier spatial encoding equivalent to conventional MRI. k-space traversal (image encoding) is achieved by spin refocusing with phase gradient transmit fields in spin echo trains. A transmit coil array, driven by just a single transmitter channel, was constructed to produce four phase gradient fields, which allows the encoding of two orthogonal spatial axes. High-resolution two-dimensional-encoded in vivo MR images of hand and wrist were obtained at 0.2 T. TRASE exploits RF field phase gradients, and offers the possibility of very low-cost diagnostics and novel experiments exploiting unique capabilities, such as imaging without disturbance of the main B0 magnetic field. Lower field imaging (<1 T) and micro-imaging are favorable application domains as, in both cases, it is technically easier to achieve the short RF pulses desirable for long echo trains, and also to limit RF power deposition. As TRASE is simply an alternative mechanism (and technology) of moving through k space, there are many close analogies between it and conventional B0 -encoded techniques. TRASE is compatible with both B0 gradient encoding and parallel imaging, and so hybrid sequences containing all three spatial encoding approaches are possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».