Toward in vivo quantification of induced RF currents on long thin conductors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Most MR-guided catheter-based procedures, and imaging of patients with implanted medical devices, are currently contraindicated due to a significant risk of heating associated with induced RF currents. The induced RF current produces a corresponding artifact which can be used to remotely characterize current and safely predict RF heating. Application of this remote technique in vivo to safely quantify RF heating risk may allow for execution of many scans currently contraindicated. Sources of phase other than induced RF current may present difficulty in practical in vivo. METHODS: A custom ultra-short echo time (UTE) sequence was developed to minimize unwanted phase contributions. A phantom experiment was performed to compare current characterization using a stock gradient-echo (GRE) sequence and the custom UTE sequence following calibration of the temperature measurement apparatus using a previously published heating prediction technique. Animal experiments were used to investigate the feasibility of using the UTE sequence to quantify RF heating. RESULTS: Current characterization and heating prediction with a stock GRE sequence was equivalent to that with the custom UTE sequence. Heating measurements and image-based predictions in animal experiments agreed within error in all experiments. CONCLUSION: Through comparison of measured heating and image-based prediction, feasibility of using a custom UTE sequence to quantify RF heating risk in vivo was demonstrated.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».