Detunable wireless ladder resonator inserts for enhanced SNR of local array coil at 1.5T MRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Magnetic resonance imaging (MRI) is a non‐invasive technique that produces high‐resolution images with excellent soft‐tissue contrast, crucial for diagnosing various medical conditions. A key factor in MRI quality is the signal‐to‐noise ratio (SNR), which directly affects image clarity. To enhance SNR, passive inserts like high‐permittivity dielectric pads or metamaterials are used between the tissue and coil. However, this method faces challenges such as detuning during radiofrequency (RF) transmission, which can interfere with the transmit field ( B 1 + ) and pose safety issues. Purpose This study proposes a novel method to enhance SNR in MRI by using a non‐closed lumped‐element ladder resonator as a wireless insert. The aim is to optimize this ladder resonator through simulations and validate its performance in both phantom and in vivo MRI experiments. Methods The ladder resonator was designed and optimized through electromagnetic (EM) and RF circuit simulations using Ansys HFSS software. Various configurations (4, 6, 8, and 10 rungs) were tested. The optimized 8‐rung resonator was then fabricated and evaluated against a single‐loop resonator of the same size. MRI experiments were conducted using a 1.5T Siemens MRI scanner, assessing SNR improvements in both phantoms and volunteers. Results Simulation results indicated that the ladder resonator significantly improved local SNR compared to the single‐loop resonator. The 8‐rung ladder resonator provided the best performance. Experimental results corroborated these findings, with the 8‐rung ladder resonator showing SNR improvements up to 4.7 times in human head images, compared to the standard head array alone. Conclusions The study demonstrates that wireless ladder resonators can significantly enhance SNR in MRI, offering superior performance and more uniform sensitivity compared to traditional single‐loop designs. The detunable feature of the ladder resonator ensures it does not interfere with the RF field, making it suitable for routine clinical use. The simplicity, cost‐effectiveness, and compatibility with various MRI platforms underscore its potential for widespread clinical adoption.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».