Correction of high-order phase variation effects in dynamic field monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Field monitoring measures field perturbations, which can be accounted for during image reconstructions. In certain field monitoring environments, significant phase deviations can arise far from isocenter due to the finite extent of the gradient and/or main magnet. This can degrade the accuracy of field dynamics when field probes are placed near or outside the diameter spherical volume of the gradient coils and/or main magnet, leading to corrupted image quality. The objective of this work was to develop a correction algorithm that reduces errors from highly nonlinear phase variations at distant field probes in field dynamic fits. Methods: The algorithm is split into three components. Component one fits phase coefficients one spatial order at a time, while the second implements a weighted least squares solution based on probe distance. After initial fitting, component three calculates phase residuals and removes the phase for distant probes before re-fitting. Two healthy volunteers were scanned on a head-only 7T MRI using diffusion-weighted single-shot spiral and EPI sequences and field monitoring was performed. Images were reconstructed with and without phase coefficient correction and compared qualitatively. Results: The algorithm was able to correct corrupted field dynamics, resulting in image quality improvements. Significant artefact reduction was observed when correcting higher order fits, especially for diffusion weighted images. Stepwise fitting provided the most correction benefit, which was marginally improved when adding weighted least squares and phase residual corrections. Conclusion: The proposed algorithm can mitigate effects of phase errors in field monitoring, providing improved reliability of field dynamic characterization.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».