Studying the effects of metallic components of PET-insert on PET and MRI performance due to gradient switching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inserting positron emission tomography (PET) detection modules inside an MRI bore imposes extra challenges owing to the behavior of metallic materials in a strong magnetic field. The metallic parts even when placed outside an MRI field of view may not only disturb MRI performance, but could also increase temperature and vibrations, leading to premature failure of PET electronics. To investigate the compatibility of detection modules inside 3 T, 7 T and 9.4 T MRI bore, a theoretical study of the metal induced artifacts originating from component materials of electronic circuit is presented. The LabPET II detection module and a modified version of it in which the connector was replaced by ball grid array (BGA) were studied. In addition, the effect of eddy current and the associated heat loss on the PET detection module have been examined using COMSOL Multiphysics ® simulations for 10 kHz and 100 kHz gradient switching. Results show that displacement artifacts resulting from the presence of small amounts of ferromagnetic metal and the heating effects of metal due to gradient switching can be compensated by using the slightly modified LabPET II detection module. Thus, the LabPET II system would be MR-compatible with some minor adjustments to operate effectively inside an MRI bore without interfering with its performance.
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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) | 0,001 | 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 ».