Direct SAR mapping by thermoacoustic imaging: A feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop a new method capable of directly measuring specific absorption rate (SAR) deposited in tissue using the thermoacoustic signal induced by short radiofrequency (RF) pulse excitation. Theory A detailed model based on the thermoacoustic wave generation and propagation is presented. Methods We propose a new concept for direct measurement of SAR, to be used as a safety assessment/monitoring tool for MRI. The concept involves the use of short bursts of RF energy and the measurement of the resulting thermoacoustic excitation pattern by an array of ultrasound transducers, followed by image reconstruction to yield the 3D SAR distribution. We developed a simulation framework to model this thermoacoustic SAR mapping concept and verified the concept in vitro. Results Simulations show good agreement between reconstructed and original SAR distributions with an error of 4.2, 7.2, and 8.4% of the mean SAR values in axial, sagittal, and coronal planes and support the feasibility of direct experimental mapping of SAR distributions in vivo. The in vitro experiments show good agreement with theory (r2 = 0.52). Conclusions A novel thermoacoustic method for in vivo mapping of local SAR patterns in MRI has been proposed and verified in simulation and in a phantom experiment. Magn Reson Med 78:1599–1606, 2017. © 2016 International Society for Magnetic Resonance in Medicine
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».