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Enregistrement W2133928193 · doi:10.1002/jmri.20832

Effects of RF inhomogeneity at 3.0T on ramped RF excitation: Application to 3D time‐of‐flight MR angiography of the intracranial arteries

2007· article· en· W2133928193 sur OpenAlexafffund
Amir Eissa, Alan H. Wilman

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésRadio frequencyExcitationPulse (music)Interference (communication)AngiographyCircle of WillisMaterials scienceBiomedical engineeringMedicineRadiologyPhysicsComputer scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To demonstrate the effects of inherent RF inhomogeneity on ramped RF excitation at 3.0T, and to introduce a simple correction for improving visualization of distal intracranial arteries in three-dimensional time-of-flight MR angiography (3D-TOF-MRA). MATERIALS AND METHODS: At 3.0T, the effects of RF inhomogeneity arising from RF interference were demonstrated for ramped RF excitation in intracranial 3D-TOF-MRA. Computer simulations and experiments on phantoms and eight normal volunteers were performed. Four different ramp shapes were tested as a possible means of countering the reduced RF field that affects the distal intracranial arteries. RESULTS: RF destructive interference alters the ramp pulse shape, which is problematic for vessels that proceed from the center to the edge of the brain. Increasing the ramp pulse slope was shown to be an effective yet simple correction to counter the falling-off of the RF field toward the periphery of the head. With this approach, circle-of-Willis 3D-TOF-MRA studies had improved distal visibility. CONCLUSION: Ramped RF excitation is severely affected by RF interference at 3.0T, which makes the ramp profile suboptimal for distal intracranial blood vessels. A simple correction of the ramp slope can make a marked improvement.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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