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Enregistrement W4408954441 · doi:10.1002/mp.17789

Characterization and inter‐scanner reproducibility of geometric distortion on a small footprint, high‐performance, head‐specific 0.5 T scanner

2025· article· en· W4408954441 sur OpenAlexafffund
Curtis N. Wiens, Chad Harris, Ian Connell

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSynaptive (Canada)
Organismes subventionnairesOntario Research Foundation
Mots-clésScannerReproducibilityFootprintDistortion (music)Characterization (materials science)Head (geology)Computer scienceNuclear medicineArtificial intelligenceMedicineMathematicsOpticsPhysicsGeologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Magnetic resonance imaging (MRI) offers superior soft tissue contrast and essential imaging capabilities for modern medicine. MRI is increasingly being used in applications that require a high degree of spatial fidelity; however, distortions are a well‐known limitation of the modality. The mid‐field (0.3 T ≤ B 0 < 1 T) has advantages in this respect due to being less susceptible to patient‐induced distortions. Purpose The purpose of this work was to characterize the geometric fidelity of a short‐bore, head‐specific, 0.5T MRI system. Methods Assessment of spatial fidelity was performed using a 3D gradient recalled echo (GRE) acquisition on a commercial distortion phantom using the validated distortion analysis software provided. B 0 ‐induced distortions were measured using a 3D field map. Inter‐scanner reproducibility was assessed across four distinct systems of identical make and model, while intra‐scanner repeatability was assessed at one site over six repeat measurements. Results Inter‐scanner reproducibility measured an average 95th percentile distortion over 100 and 180 mm DSV of 0.15 ± 0.03 and 0.33 ± 0.05 mm. Average 95th percentile distortions due to B 0 field inhomogeneities over 100 and 180 mm DSV were 0.02 ± 0.01 and 0.07 ± 0.02 mm. Intra‐scanner repeatability measured the uncertainty in distortion values to be 0.020 ± 0.005 mm. Conclusion The total residual distortions measured in this phantom study were less than half the recommended value required for radiosurgery and significantly better than data published from other MR systems. This demonstrates that in addition to the compact footprint of the Synaptive 0.5T scanner, it exceeds current standards for geometric accuracy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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