Influence of geometric and material properties on artifacts generated by interventional MRI devices: Relevance to PRF-shift thermometry
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Magnetic resonance imaging (MRI) is capable of providing valuable real-time feedback during medical procedures, partly due to the excellent soft-tissue contrast available. Several technical hurdles still exist to seamless integration of medical devices with MRI due to incompatibility of most conventional devices with this imaging modality. In this study, the effect of local perturbations in the magnetic field caused by the magnetization of medical devices was examined using finite element analysis modeling. As an example, the influence of the geometric and material characteristics of a transurethral high-intensity ultrasound applicator on temperature measurements using proton resonance frequency (PRF)-shift thermometry was investigated. METHODS: The effect of local perturbations in the magnetic field, caused by the magnetization of medical device components, was examined using finite element analysis modeling. The thermometry artifact generated by a transurethral ultrasound applicator was simulated, and these results were validated against analytic models and scans of an applicator in a phantom. Several parameters were then varied to identify which most strongly impacted the level of simulated thermometry artifact, which varies as the applicator moves over the course of an ablative high-intensity ultrasound treatment. RESULTS: Key design parameters identified as having a strong influence on the magnitude of thermometry artifact included the susceptibility of materials and their volume. The location of components was also important, particularly when positioned to maximize symmetry of the device. Finally, the location of component edges and the inclination of the device relative to the magnetic field were also found to be important factors. CONCLUSIONS: Previous design strategies to minimize thermometry artifact were validated, and novel design strategies were identified that substantially reduce PRF-shift thermometry artifacts for a variety of device orientations. These new strategies are being incorporated into the next generation of applicators. The general strategy described in this study can be applied to the design of other interventional devices intended for use with MRI.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».