Comparison of MEMS switches and PIN diodes for switched dual tuned RF coils
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate the performance of micro‐electromechanical systems (MEMS) switches against PIN diodes for switching a dual‐tuned RF coil between 19F and 1H resonant frequencies for multi‐nuclear lung imaging. Methods A four‐element fixed‐phase and amplitude transmit–receive RF coil was constructed to provide homogeneous excitation across the lungs, and to serve as a test system for various switching methods. The MR imaging and RF performance of the coil when switched between the 19F and 1H frequencies using MEMS switches, PIN diodes and hardwired configurations were compared. Results The performance of the coil with MEMS or PIN diode switching was comparable in terms of RF measurements, transmit efficiency and image SNR on both 19F and 1H nuclei. When the coil was not switched to the resonance frequency of the respective nucleus being imaged, reductions in the transmit efficiency were observed of 32% at the 19F frequency and 12% at the 1H frequency. The coil provides transmit field homogeneity of ±12.9% at the 1H frequency and ±14.4% at the 19F frequency in phantoms representing the thorax with the air space of the lungs filled with perfluoropropane gas. Conclusion MEMS and PIN diodes were found to provide comparable performance in on‐state configuration, while MEMS were more robust in off‐state high‐powered operation (>1 kW), providing higher isolation and requiring a lower DC switching voltage than is needed for reverse biasing of PIN diodes. In addition, clear benefits of switching between the 19F and 1H resonances were demonstrated, despite the proximity of their Larmor frequencies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».