Optimized radiofrequency shimming using low-heating B1+-mapping in the presence of deep brain stimulation implants: Proof of concept
Notice bibliographique
Résumé
MRI of patients with Deep Brain Stimulation (DBS) implants is constrained due to radiofrequency (RF) heating of the implant lead. However, "RF-shimming" parallel transmission (PTX) has the potential to reduce DBS heating during MRI. As part of using PTX in such a "safe mode", maps of the RF transmission field (B1+) are typically acquired for calibration purposes, with each transmit coil excited individually. These maps often have large zones of low signal intensity distant from the specific coil that is being excited, raising concerns that low signal-to-noise ratio (SNR) in these zones might negatively impact the ability of the optimized RF shim settings to suppress heating in safe mode. One way to improve SNR would be to increase RF transmission power during B1+ mapping, but this also raises heating concerns especially for coil elements proximal to the implant. Acting with an abundance of caution, it would be useful to investigate methods that permit B1+ mapping with low localized heating while producing high SNR measurements that lead to safe PTX RF shim settings. The present work addresses this issue in proof of concept using electromagnetic simulations and experimental PTX MRI. A two-step optimization algorithm is proposed and examined for a cylindrical phantom with an implanted wire to enable 1) robust B1+ mapping with low localized heating; and 2) robust RF shimming PTX with low localized heating and good B1+ homogeneity over a large imaging volume. Simulation and experimental outcomes were compared with those obtained using an existing simulation-driven workflow for obtaining safe mode RF shim settings, and for quadrature RF transmission using a circularly polarized (CP) birdcage head coil. Experimental results showed that although both existing and proposed safe-mode workflows effectively suppressed localized heating at the wire tip in comparison to the CP coil results, the proposed workflow produced much smaller temperature elevations and much improved signal uniformity. These promising results support continued investigation and refinement of the proposed workflow, involving more realistic scenarios toward ultimate implementations in 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».