A novel MRI compatible soft tissue indentor and fibre Bragg grating force sensor
Notice bibliographique
Résumé
MRI is an ideal method for non-invasive soft tissue mechanical properties investigation. This requires mechanical excitation of the body's tissues and measurement of the corresponding boundary conditions such as soft tissue deformation inside the MRI environment. However, this is technically difficult since load application and measurement of boundary conditions requires MRI compatible actuators and sensors. This paper describes a novel MRI compatible computer controlled soft tissue indentor and optical Fibre Bragg Grating (FBG) force sensor. The high acquisition rate (100Hz) force sensor was calibrated for forces up to 15N and demonstrated a maximum error of 0.043N. Performance and MRI compatibility of the devices was verified using indentation tests on a silicone gel phantom and the upper arm of a volunteer. The computer controlled indentor provided a highly repeatable tissue deformation. Since the indentor and force sensor are composed of non-ferromagnetic materials, they are MRI compatible and no artefacts or temporal SNR reductions were observed. In a phantom study the mean and standard deviation of the temporal SNR levels without the indentor present were 500.18 and 207.08, respectively. With the indentor present the mean and standard deviation were 501.95 and 200.45, respectively. This computer controlled MRI compatible soft tissue indentation system with an integrated force sensor has a broad range of applications and will be used in the future for the non-invasive analysis of the mechanical properties of skeletal muscle tissue.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».