Using the axis of rotation of polar navigator echoes to rapidly measure 3D rigid‐body motion
Notice bibliographique
Résumé
An improved technique to prospectively correct three-dimensional rigid-body motion using polar spherical navigator (pNAV) echoes is presented. The technique is based on acquiring pNAVs of an object in a baseline and rotated position and determining the axis of rotation (AOR) between data sets, thereby reducing 3D rotations to a 2D, planar rotation. Finding the AOR is simplified by prerotating the baseline trajectory, which forces the axis to lie within a specific polar region of a spherical shell in k-space. Orbital navigator echoes are interpolated from the pNAV data in planes orthogonal to the AOR and cross-correlated to determine the 2D rotation. The rotation about the AOR is used in conjunction with its orientation to calculate the overall 3D rotation. The pNAV-AOR technique was tested for its precision, accuracy, and processing speed in detecting compound rotations and translations of varying magnitude. In comparison to the spherical navigator echo technique, the pNAV-AOR technique is noniterative, fast, and independent of rotation magnitude and direction. At low SNR, the technique can detect compound rotations to 0.5 degrees accuracy in an estimated 100 msec, indicating that prospective 3D rigid-body motion correction may be feasible with this technique.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».