A correction algorithm for improved magnetic field monitoring with distal field probes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A significant source of artifacts in MRI are field fluctuations. Field monitoring is a new technology that allows measurement of field dynamics during a scan via "field probes," which can be used to improve image reconstruction. Ideally, probes are located within the volume where gradients produce nominally linear field patterns. However, in some situations probes must be located far from isocenter where rapid field variation can arise, leading to erroneous field-monitoring characterizations and images. This work aimed to develop an algorithm that improves the robustness of field dynamics in these situations. METHODS: The algorithm is split into three components. Component 1 calculates field dynamics one spatial order at a time, whereas the second implements a weighted least squares solution based on probe distance. Component 3 then calculates phase residuals and removes the residual phase for distant probes before recalculation. Two volunteers and a phantom were scanned on a 7T MRI using diffusion-weighted sequences, and field monitoring was performed. Image reconstructions were informed with field dynamics calculated conventionally, and with the correction algorithm, after which in vivo images were compared qualitatively and phantom image error was quantitatively assessed. RESULTS: The algorithm was able to correct corrupted field dynamics, resulting in image-quality improvements. Significant artifact reduction was observed when correcting higher-order fits. Stepwise fitting provided the most correction benefit, which was marginally improved when adding the other correction strategies. CONCLUSION: The proposed algorithm can mitigate effects of phase errors in field monitoring, providing improved characterization of field dynamics.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».