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Enregistrement W2915039965 · doi:10.1109/temc.2019.2896519

2 mm Radius Loop Antenna and Linear Active Balun for Near Field Measurement of Magnetic Field in MRI-Conditional Testing of Medical Devices

2019· article· en· W2915039965 sur OpenAlexafffund
Ali Attaran, William B. Handler, Blaine A. Chronik

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Measurements
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésBalunLoop antennaElectronic engineeringRadio frequencyMagnetic fieldPhysicsAcousticsAntenna (radio)Electrical engineeringMaterials scienceNuclear magnetic resonanceDipole antennaEngineeringAntenna factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the design and construction of a magnetic field probe with an active balun for conditional testing of medical devices within a magnetic resonance imaging (MRI). The magnetic field probe was designed using a small loop antenna with 2 mm radius to have high spatial resolution and accuracy. It was tuned and matched at a center frequency of 128 MHz, which corresponds to 3 T MRI systems or equivalent radio frequency (RF) exposure systems for MRI-conditional testing of medical devices. An active balun with a differential transistor topology and a passive low-profile transformer were employed to boost the detected magnetic field signal level lead to higher sensitivity. It also has high input impedance that improves the decoupling of the probe to nearby medical devices. The designed magnetic field probe and active balun have been fabricated on a double-sided printed circuit board, FR4 thickness of 1.57 mm and a copper thickness of 35 μm, with overall footprint of 22 mm × 11 mm. A verification test setup was developed to generate a known field and calibrate the probe based upon an analytic calculation of field, FDTD simulation and a 10-mm radius passive tuned/matched loop antenna.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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