Characterization and inter‐scanner reproducibility of geometric distortion on a small footprint, high‐performance, head‐specific 0.5 T scanner
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».