Magnetic Resonance Imaging at 3.0 Tesla: Challenges and Advantages in Clinical Neurological Imaging
Notice bibliographique
Résumé
MR imaging at very high field (3.0 T) is a significant new clinical tool in the modern neuroradiological armamentarium. In this report, we summarize our 40-month experience in performing clinical neuroradiological examinations at 3.0 T and review the relevant technical issues. We report on these issues and, where appropriate, their solutions. Issues examined include: increased SNR, larger chemical shifts, additional problems associated with installation of these scanners, challenges in designing and obtaining appropriate clinical imaging coils, greater acoustic noise, increased power deposition, changes in relaxation rates and susceptibility effects, and issues surrounding the safety and compatibility of implanted devices. Some of the these technical factors are advantageous (eg, increased signal-to-noise ratio), some are detrimental (eg, installation, coil design and development, acoustic noise, power deposition, device compatibility, and safety), and a few have both benefits and disadvantages (eg, changes in relaxation, chemical shift, and susceptibility). Fortunately solutions have been developed or are currently under development, by us and by others, for nearly all of these challenges. A short series of 1.5 T and 3.0 T patient images are also presented to illustrate the potential diagnostic benefits of scanning at higher field strengths. In summary, by paying appropriate attention to the discussed technical issues, high-quality neuro-imaging of patients is possible at 3.0 T.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».