Building a Birdcage Resonator for Magnetic Resonance Imaging Studies of CNS Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging (MRI) studies are currently being performed at the Health Sciences Center (HSC) in Winnipeg in order to understand better central ner-vous system (CNS) disorders. Using a 7-Tesla MRI system and rodent models of Alzheimer’s disease and Multiple Sclerosis, novel MRI techniques are being exploited to enhance the diagnosis of these disorders in all stages of their development. The studies require a variety of small-scale radio frequency (RF) resonators to achieve high quality images of rodents of different sizes. There are currently several sizes of RF resonators available for use at the HSC, but of those, there is not a suitable resonator for rodents between 25 mm and 30 mm in diameter. The purpose of this project is to construct and test a 28.5 mm inner diameter birdcage resonator intended for mice and rats of this size. The newly built resonator is compared to the next availably sized resonator to show the benefit of using RF resonators which are sample-size apropriate. Scans performed on an excised rat brain show that the 28.5 mm resonator provides a higher signal-to-noise ratio (SNR) than the previously used 33 mm resonator. We achieved an SNR of 30.3 with the 28.5 mm resonator compared with an SNR of 21.7 for the 33 mm resonator, clearly indicating that the newly built resonator is better suited for samples of 28.5 mm or less. Higher resolution images can now be acquired from rodents in this size range, leading to finer image details and a better understanding of the CNS disorders being studied.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».