SU‐F‐J‐154: Harmonic Analysis for Arbitrary 3D MR Image Distortion Fields
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To study the practical feasibility of harmonic analysis for the full quantification of 3D MR image distortion fields associated with arbitrarily‐shaped regions of interest. Methods: The 3D scanner‐related distortion field (F) is innate to the MR image data. Since it is implicitly related to the magnetic fields required to perform MR imaging, F is in a steady‐state and can be described by a boundary value problem in which the Laplace's equation is solved with Dirichlet boundary conditions. Specifically, to fully derive a unique solution for F inside an arbitrarily‐shaped domain (D) the minimum input data required is given by the boundary of D. In practice, the data that needs to be measured by means of image acquisition and post‐processing is on the 3D surface of D (e.g. ellipsoid, cylinder, cuboid). Data from a large FOV phantom with a dense grid structure was used as a reference to explore multiple scenarios. The harmonic analysis solver was based on a finite element method and the domains were defined as binary STL structures for robust meshing. Simple and complex (non‐)quadratic shapes were analyzed to test the applicability of the harmonic approach. The harmonic solution and reference data were compared inside D using histograms and typical metrics such as max/mean/stdev using a residual error threshold set by the accuracy of the reference data (i.e. 1 mm). Results: The harmonic analysis showed good performance for all cases investigated. The percentage of control points inside D exhibiting residual values above 1 mm was lower than 1%. Conclusion: Harmonic analysis can be used to characterize geometric distortions inside arbitrary volumes given availability of the surface data with a certain accuracy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».