Multiband RF pulse design for realistic gradient performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Simultaneous multi-slice techniques are reliant on multiband RF pulses, for which conventional design strategies result in long pulse durations, lengthening echo-times so lowering SNR for spin-echo imaging, and lengthening repetition times for gradient echo sequences. Pulse durations can be reduced with advanced RF pulse design methods that use time-variable selection gradients. However, the ability of gradient systems to reproduce fast switching pulses is often limited and can lead to image artifacts when ignored. We propose a time-efficient pulse design method that inherently produces gradient waveforms with lower temporal bandwidth. METHODS: Efficient multiband RF pulses with time-variable gradients were designed using time-optimal VERSE. Using VERSE directly on multiband pulses leads to gradient waveforms with high temporal bandwidth, whereas VERSE applied first to singleband RF pulses and then modulated to make them multiband, significantly reduces this. The relative performance of these approaches was compared using simulation and experimental measurements. RESULTS: Applying VERSE before multiband modulation was successful at removing out-of-band slice distortion. This effectively removes the need for high frequency modulation in the gradient waveform while preserving the benefit of time-efficiency inherited from VERSE. CONCLUSION: We propose a time-efficient RF pulse design that produces gradient pulses with lower temporal bandwidth, reducing image artifacts associated with finite temporal bandwidth of gradient systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».