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Enregistrement W2606821140 · doi:10.1186/s12938-017-0331-1

Signal-to-noise ratio evaluation of magnetic resonance images in the presence of an ultrasonic motor

2017· article· en· W2606821140 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBioMedical Engineering OnLine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésUltrasonic motorScannerMagnetic resonance imagingComputer scienceSignal-to-noise ratio (imaging)IsocenterImage qualityArtifact (error)Noise (video)SIGNAL (programming language)AcousticsArtificial intelligenceComputer visionBiomedical engineeringPhysicsImaging phantomMedicineImage (mathematics)RadiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Safe robot-assisted intervention using magnetic resonance imaging (MRI) guidance requires the precise control of assistive devices, and most currently available tools are rarely MRI-compatible. To obtain high precision, it is necessary to characterize and develop existing MRI-safe actuators for use in a high magnetic field (≥3 T). Although an ultrasonic motor (USM) is considered to be an MRI-safe actuator, and can be used in the vicinity of a high field scanner, its presence interferes with MR images. Although an MR image provides valuable information regarding the pathology of a patient's body, noise, generally of a granular type, decreases the quality of the image and jeopardizes the true evaluation of any existing pathological issues. An eddy current induced in the conductor material of the motor structure can be a source of noise when the motor is close to the isocenter of the image. We aimed to assess the effects of a USM on the signal-to-noise ratio (SNR) of MR images in a 3-T scanner. The SNR was compared for four image sequences in transverse directions for three orientations of the motor (x, y, and z) when the motor was in the "off" state. The SNR was evaluated to assess three artifact reduction methods used to minimize the motor-induced artifacts. RESULTS: The SNR had a range of 5-10 dB for slices close to the motor in the x and y orientations, and increased to 15-20 dB for slices far from the motor. Averaging the SNR for slices in all cases gave an SNR loss of about 10 dB. The maximum SNR was measured in the z orientation. In this case, the SNR loss was almost the same as that of other motor orientations, approximately 10 dB, but with a higher range, approximately 20-40 dB. CONCLUSIONS: The selection of certain scanning parameters is necessary for reducing motor-generated artifacts. These parameters include slice selection and bandwidth. In developing any MRI-compatible assisted device actuated by a USM, this study recommends the use of an approximately 3-mm slice thickness with minimum bandwidth to achieve optimized SNR values when a USM is operating close to (within approximately 40 mm) the region being imaged. The SNR can be further enhanced by increasing the number of signal averages, but this is achieved only at the cost of increased scan duration.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,321 · 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