Birdcage volume coils and magnetic resonance imaging: a simple experiment for students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article explains some simple experiments that can be used in undergraduate or graduate physics or biomedical engineering laboratory classes to learn how birdcage volume radiofrequency (RF) coils and magnetic resonance imaging (MRI) work. For a clear picture, and to do any quantitative MRI analysis, acquiring images with a high signal-to-noise ratio (SNR) is required. With a given MRI system at a given field strength, the only means to change the SNR using hardware is to change the RF coil used to collect the image. RF coils can be designed in many different ways including birdcage volume RF coil designs. The choice of RF coil to give the best SNR for any MRI study is based on the sample being imaged. RESULTS: The data collected in the simple experiments show that the SNR varies as inverse diameter for the birdcage volume RF coils used in these experiments. The experiments were easily performed by a high school student, an undergraduate student, and a graduate student, in less than 3 h, the time typically allotted for a university laboratory course. CONCLUSIONS: The article describes experiments that students in undergraduate or graduate laboratories can perform to observe how birdcage volume RF coils influence MRI measurements. It is designed for students interested in pursuing careers in the imaging field.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».