<scp>MRI4ALL</scp>: A Week‐Long Hackathon for the Development of an Open‐Source Ultra‐Low‐Field <scp>MRI</scp> System
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The goal of the MRI4ALL hackathon, which took place in October 2023, was to develop a functional low‐field MRI scanner in just one week and to release all created source code and resources as open‐source packages. The event was attended by 52 participants from 16 institutions who assembled the scanner on the last day of the hackathon. The scanner's magnetic B0 field with a strength of 43 mT and a target field‐of‐view size of 11 cm3 was created with a Halbach array made from 990 N40UH permanent magnets, held in place using 3D printed ring formers. Gradient coils were fabricated by gluing enameled copper wire onto 3D printed holders with imprinted wire patterns. A solenoid coil for RF transmission and reception was built by winding 20 turns of Litz wire around a 3D printed cylinder. A Red Pitaya FPGA prototyping board running the MaRCoS framework was used to control the scanner components, and a GPA‐FHDO amplifier board was used to drive the gradients. To simplify the scanner's operation, console software with an intuitive graphical user interface was developed in Python using the PyPulseq package for sequence calculations. Furthermore, the scanner was equipped with a cooling system, as well as options for passive and active shimming. After resolving several technical issues that arose during the assembly, the scanner is now able to acquire MR images with different sequences. While not suitable for real‐world clinical applications, it can be utilized for educational purposes or as a low‐cost prototyping platform. Moreover, it may serve as a reference design for future MRI development projects. All source code and resources are available on the project website mri4all.org , allowing other groups to replicate the scanner. Evidence Level n/a Technical Efficacy Stage 1.
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 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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,032 |
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 ».