MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406661054 · doi:10.1016/j.mri.2025.110330

Magnetic field probe-based co-simulation method for irregular volume-type inductively coupled wireless MRI radiofrequency coils

2025· article· en· W4406661054 sur OpenAlexaff
Ming Lu, Haoqin Zhu, Xinqiang Yan

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance Imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensManitoba Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of Health
Mots-clésVolume (thermodynamics)Inductively coupled plasmaNuclear magnetic resonanceMagnetic fieldField (mathematics)Materials sciencePhysicsPlasmaMathematicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inductively coupled wireless coils are increasingly used in MRI due to their cost-effectiveness and simplicity, eliminating the need for expensive components like preamplifiers, baluns, coil plugs, and coil ID circuits. Existing tools for predicting component values and electromagnetic (EM) fields are primarily designed for cylindrical volume coils, making them inadequate for irregular volume-type wireless coils. PURPOSE: The aim of this study is to introduce and validate a novel magnetic (H-) field probe-based co-simulation method to accurately predict capacitance values and EM fields for irregular volume-type wireless coils, thereby addressing the limitations of current prediction tools. METHODS: The proposed method involves several key steps: modeling the coil in EM simulation software, replacing lumped components with 50-Ω ports, placing well-decoupled double pick-up sniffer probes within the wireless coil, conducting full-wave EM simulations, and exporting the S-parameter matrix to an RF circuit simulation tool for optimization. The RF circuit simulation optimizes component values by maximizing the average magnitude of the root square of Sxys (mean_√Sxy) of double probes and minimizing the normalized standard deviation of √Sxy (normStd_√Sxy). The optimized capacitance values are validated through re-performing EM simulations, and hardware prototypes are fabricated and tested in MRI experiments. RESULTS: The method was validated using bottle-shaped and dome-shaped Litzcage coils designed for 1.5 T MRI. Consistent resonant peaks and magnetic field distributions were observed across different coil designs. The optimized capacitance values obtained from circuit-level simulations were confirmed through EM simulations. Significant SNR enhancements were observed in MRI experiments, with the wireless hand and wrist/head coil showing an overall SNR enhancement of 12.8/3.4-fold in EM simulation and 13.4/3.8-fold in MRI experiments, compared to the body coil alone. CONCLUSIONS: The H-field probe-based co-simulation method provides an efficient and accurate solution for designing and optimizing irregular wireless RF coils in MRI. By integrating EM simulation, H-field probes, and RF circuit optimization, this method reduces the need for extensive full-wave EM simulations and accurately predicts capacitance values and EM fields. The validation using irregular Litzcage coils demonstrated the method's efficacy, contributing to improved imaging quality in MRI applications. This approach offers a valuable tool for coil developers and researchers, facilitating the development of high-quality irregular wireless coils for enhanced MRI performance.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMagnetic Resonance ImagingMême sujetAdvanced MRI Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207