Technical note: System uncertainty on four‐ and eight‐channel parallel RF transmission for safe MRI of deep brain stimulation devices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parallel radiofrequency transmission (pTx) remains a promising technology for addressing high-field magnetic resonance imaging (MRI) challenges, particularly regarding the safety of patients with implanted deep brain stimulation (DBS) devices. Radiofrequency (RF) shim optimization methods utilizing pTx technology have shown the potential to minimize induced RF heating effects at the electrode tips of DBS devices at 3 T. PURPOSE: Research pTx system implementations often involve the combination of custom and commercial hardware that are integrated onto an existing MRI system. As a result, system characterization is important to ensure implant-friendly safe imaging conditions are satisfied for the operating range of the hardware. METHODS: Utilizing electromagnetic and thermal simulations, the impact of system uncertainty is studied for the proposed 4- and 8-channel pTx system setup and its associated "safe mode" for DBS applications. RESULTS: Electromagnetic simulations indicated that instrumentation errors can affect the overall electric field strength experienced at the DBS lead tip, and a worst-case system uncertainty analysis predicted temperature elevations of +1.5°C in the 4-channel setup and +0.9°C in the 8-channel setup. CONCLUSIONS: In conclusion, system uncertainty can impact the precision of pTx RF inputs which in the worst-case, may lead to an unsafe imaging scenario and the proposed 8-channel setup may provide more robustness and thus, safer conditions for MRI of DBS patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».