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Enregistrement W2493016151 · doi:10.1002/mrm.26354

A 24‐channel shim array for the human spinal cord: Design, evaluation, and application

2016· article· en· W2493016151 sur OpenAlexafffund
Ryan Topfer, Piotr M. Starewicz, Kai‐Ming Lo, Karl Metzemaekers, Donald Jette, Hoby P. Hetherington, Nikola Stikov, Julien Cohen‐Adad

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart InstitutePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésShim (computing)Imaging phantomMagnetic resonance imagingSpinal cordBiomedical engineeringComputer scienceMaterials scienceNuclear medicineMedicineRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A novel multichannel shim array is introduced to improve MRI and spectroscopic studies of the human spinal cord. METHODS: Twenty-four-channel shim and 8-channel transceiver arrays were designed to insert into the patient bed table to lie in close proximity to the subject's spine. The reference field patterns of each of the shim channels (Hz/A) were determined empirically via gradient echo field mapping and subsequently used to demonstrate shim performance at 3 Tesla using an ex vivo phantom, which incorporated a fixed human spine. The shim was further demonstrated on five healthy volunteers. RESULTS: ) from an original 51.3 Hz down to 32.5 Hz, amounting to an improvement in field homogeneity of 36.6%. In vivo, the spine shim resulted in an average improvement in field homogeneity of 63.8 ± 15.4%. CONCLUSION: The localized spine shim offers a promising new means of correcting magnetic field distortion in the spinal cord. Magn Reson Med 76:1604-1611, 2016. © 2016 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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