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预测 B0 场中与运动相关的动态变化...
在快速 MRI 成像中，B 0 不均匀性会导致非线性图像失真（例如，对于 EPI）或图像模糊（例如，对于螺旋采集）。5 对于 CEST，B 0 不均匀性会引起频率偏移 6 ，这会导致量化中的系统误差。体内 MRI 检查对受试者的运动很敏感。那些具有长 MRI 序列或重复次数较多的 MRI 检查尤其容易受到受试者运动的影响。7,8 受试者位置的变化不仅经常通过 k 空间不同部分之间的不一致直接导致运动伪影，而且还会通过由位于磁化率差异很大的组织（例如脑组织、骨组织和空气）之间的磁化率界面处的源引起的局部场扰动的位置变化导致 B 0 场的均匀性降低而间接导致运动伪影。9,10
预测 B0 场中与运动相关的动态变化...
在快速 MRI 成像中，B 0 不均匀性会导致非线性图像失真（例如，对于 EPI）或图像模糊（例如，对于螺旋采集）。5 对于 CEST，B 0 不均匀性会引起频率偏移 6 ，这会导致量化中的系统误差。体内 MRI 检查对受试者的运动很敏感。那些具有长 MRI 序列或重复次数较多的 MRI 检查尤其容易受到受试者运动的影响。7,8 受试者位置的变化不仅经常通过 k 空间不同部分之间的不一致直接导致运动伪影，而且还会通过由位于磁化率差异很大的组织（例如脑组织、骨组织和空气）之间的磁化率界面处的源引起的局部场扰动的位置变化导致 B 0 场的均匀性降低而间接导致运动伪影。9,10
有效网络B0和修改的U Net的比较研究
脑肿瘤分割对于准确的诊断，手术计划和治疗监测至关重要。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。 本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。 第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。 第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。 全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。 通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。 这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。
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生物技术应用•生物技术实验室和生命科学实验室实验室实验室实验室实验室和生命科学•生物分析l生物学分析•生物信息学L生物信息学•生物化学•医学研究中的生物化学
使用易于且易于访问的多线圈垫片改善大脑B0在超高场
抽象对象提高了超高野外系统的光滑功能，并在7 t处添加了可访问的低复杂性B 0用于头部MRI的Shim Array阵列。材料和方法八个频道B 0 Shim Coil阵列的设计是在易于改进和构造复杂性之间进行的权衡，以便可轻松使用Shim阵列，以提供可与标准的7 t Head coil一起使用的Shim阵列。使用开源八通道垫片放大器机架将阵列连接。将全脑和基于切片的光滑的场均匀性改善与标准的二阶光合物进行了比较，并与具有32和48个通道的更复杂的高阶动态垫片和垫片阵列进行了比较。结果八通道垫片阵列可在整个脑部静态弹药中提高12％，并在使用基于切片的垫片时提供了33％的改进。这样，八通道阵列的执行类似于三阶动态垫片（无需高阶涡流补偿）。更复杂的垫片阵列具有32和48个通道的性能更好，但需要专用的RF线圈。讨论设计的八通道Shim阵列提供了一种低复杂性和低成本方法，可改善B 0在超高场系统上的弹跳。在静态和动态杂物中，它在标准弹跳中提供了改进的B 0均匀性。
LCD 规格 - Octopart
注 1）RESB、SHUT、CSB、SDI、SCK、DEN、B5~B0、G5~G0、R5~R0、VSYNC、HSYNC、DOTCLK 注 2）湿度：95%RH Max. (Ta ≦ 40 ° C)
熔融池湍流对用激光和粉末
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适应性大脑和行为（ABB）检查表中的次要检查表
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