An augmented hybrid multibaseline and referenceless MR thermometry motion compensation algorithm for MRgHIFU hyperthermia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose A hybrid principal component analysis and projection onto dipole fields (PCA‐PDF) MR thermometry motion compensation algorithm was optimized with atlas image augmentation and validated. Methods Experiments were conducted on a 3T Philips MRI and Profound V1 Sonalleve high intensity focused ultrasound (high intensity focused ultrasound system. An MR‐compatible robot was configured to induce motion on custom gelatin phantoms. Trials with periodic and sporadic motion were introduced on phantoms while hyperthermia was administered. The PCA‐PDF algorithm was augmented with a predictive atlas to better compensate for larger sporadic motion. Results During periodic motion, the temperature SD in the thermometry was improved from to C with both the original and augmented PCA‐PDF application. For large sporadic motion, the augmented atlas improved the motion compensation from the original PCA‐PDF correction from to C. Conclusion The PCA‐PDF algorithm improved temperature accuracy to <1°C during periodic motion, but was not able to adequately address sporadic motion. By augmenting the PCA‐PDF algorithm, temperature SD during large sporadic motion was also reduced to <1°C, greatly improving the original PCA‐PDF algorithm.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».