Evaluation of magnetic field homogeneity using in-out signal cycle mapping in gradient recalled echo images of a mixed water/oil phantom as a rough indication for daily quality control
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Magnetic field (B 0 ) homogeneity is important for the performance of a magnetic resonance imaging (MRI) system. Traditionally, B 0 homogeneity was measured using the spectral peak or phase-mapping methods. However, these procedures are not generally accessible to the MRI operator and are rarely performed routinely. This study proposes a novel method for measuring B 0 homogeneity that can be implemented in daily quality control (QC). Methods: When a uniformly mixed water/oil phantom was imaged using a gradient recalled echo (GRE) pulse sequence, the signal intensity dynamically changed with echo time (TE). From this, the resonant frequency was calculated with a simplex curve-fitting algorithm on a pixel-by-pixel basis. The standard deviation of resonant frequency (SD) was used as the index of B 0 homogeneity. The appropriate TE pattern and feasibility of B 0 homogeneity evaluation were examined. Results: Over seven TEs (choosing nominal in-phase, out-phase, and the midpoints of both) were required to measure stable SD in a 1.5-T scanner. As B 0 homogeneity worsened, the SD became larger at the off-center position. Although a positive correlation was observed with the width of the spectral peak obtained by the phase-difference method, the SD value was about 5 × 10 4 times greater. Therefore, SD can be used only as an index of B 0 homogeneity. Similar results were obtained using a 0.3-T scanner. A map and SD can be obtained by acquiring several GRE images of a water/oil mixed phantom within a few minutes. Conclusions: In-out signal cycle mapping can be easily implemented for daily QC in all MRI scanners.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».