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Enregistrement W4327895142 · doi:10.1002/nbm.4928

A radiofrequency coil for infants and toddlers

2023· article· en· W4327895142 sur OpenAlexafffund
Kyle M. Gilbert, Emily S. Nichols, Joseph S. Gati, Emma G. Duerden

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Foundation for InnovationMolly Towell Perinatal Research FoundationFondation Brain Canada
Mots-clésElectromagnetic coilRadiofrequency coilHead (geology)Magnetic resonance imagingComputer scienceNoise (video)Motion (physics)SIGNAL (programming language)Image qualityPopulationAcousticsArtificial intelligencePhysicsMedicineRadiologyEngineeringElectrical engineeringImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infants and toddlers are a challenging population upon which to perform magnetic resonance imaging (MRI) of the brain, both in research and clinical settings. Because of the large range in head size during the early years of development, paediatric neuro-MRI requires a radiofrequency (RF) coil, or set of coils, that is tailored to head size to provide the highest image quality. Mitigating techniques must also be employed to reduce and correct for subject motion. This manuscript describes an RF coil with a tailored mechanical-electrical design that can adapt to the head size of 3-month-old infants to 3-year-old toddlers. The RF coil was designed with tight-fitting coil elements to improve the signal-to-noise ratio (SNR) in comparison with commercially available adult head coils, while simultaneously aiding in immobilization. The coil was designed without visual obstruction to facilitate an unimpeded view of the child's face and the potential application of camera or motion-tracking systems. Despite the lack of elements over the face, the paediatric coil produced higher SNR over most of the brain compared with adult coils, including more than twofold in the periphery. Acceleration rates of fourfold in each Cartesian direction could be achieved. High SNR allowed for short acquisition times through accelerated imaging protocols and reduced the probability of motion during a scan. Modification of the acquisition protocol, with immobilization of the head through the adjustable coil geometry, and subsequently being combined with a motion-tracking system, provides a compelling platform for scanning paediatric populations without sedation and with improved image quality.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,344 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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