Mixing-Space Magnetic Particle Imaging

混合(物理) 磁粉成像 物理 空格(标点符号) 粒子(生态学) 材料科学 光学 磁性纳米粒子 计算机科学 纳米技术 纳米颗粒 量子力学 海洋学 操作系统 地质学
作者
Rui Zhang,Shijie Sun,Shaoqi Sun,Mahmoud Meribout,Lijun Xu,Jing Zhong
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:74: 1-9 被引量:12
标识
DOI:10.1109/tim.2024.3500075
摘要

In this article, we propose a novel approach of mixing-space magnetic particle imaging (MPI) based on the combination of the spatial domain and frequency domain. For 2-D MPI, the superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs) spectra are measured for frequency-domain reconstruction in the x-direction, whereas the SPION spectra in different field-free-point (FFP) positions are used for spatial-domain reconstruction in the y-direction. The system matrix is formulated with the SPION spectra in different x positions along the x-direction and different FFP positions along the y-direction, thus allowing to deblur the SPION image in both x- and y-directions. A 2-D MPI system is designed and built to generate a drive field in the x-direction and a shift field in the y-direction, as well as to measure the SPION spectra. Phantom experiments of two spots demonstrate that the proposed approach allows for spatial resolutions of 0.3 mm in the x-direction and 0.8 mm in the y-direction at 1.14 T/m. The SPION samples with different iron concentrations are used to assess the limit of detection (LOD), showing an LOD of$1.04~\mu $g (Fe)/mL (104 ng Fe weight) using Perimag SPIONs. The proposed mixing-space MPI approach significantly reduces both the hardware complexity and the processing time for system matrix measurement but still yields good spatial resolution.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
小牛发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
高梓轩完成签到,获得积分10
刚刚
我欲成粉绿完成签到,获得积分10
刚刚
呆萌嚓茶完成签到,获得积分20
1秒前
星星完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
ccc完成签到,获得积分10
2秒前
GZL完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
NexusExplorer的应助被Alice采纳,获得10
2秒前
3秒前
莫飞完成签到,获得积分0
3秒前
大模型的应助被Kraghc采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
HXU完成签到,获得积分10
4秒前
岁御无相完成签到 ,获得积分10
5秒前
晚凉天发布了新的文献求助10
5秒前
遨游小鲸鱼完成签到,获得积分20
6秒前
呆萌嚓茶发布了新的文献求助10
6秒前
wwb0501完成签到,获得积分10
6秒前
xiaogu1013完成签到,获得积分10
6秒前
思源的应助被gaofei采纳,获得10
7秒前
一滴之海完成签到,获得积分10
7秒前
小牛完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
科研通AI6.4的应助被siha采纳,获得10
9秒前
慕青的应助被失眠水瑶采纳,获得10
9秒前
小淼完成签到,获得积分20
9秒前
Easton丶发布了新的文献求助10
9秒前
李健的粉丝团团长的应助被sing采纳,获得10
9秒前
Akim的应助被ii采纳,获得10
10秒前
zhong发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
molihuakai的应助被STAR采纳,获得10
10秒前
落酒发布了新的文献求助30
10秒前
LingLingLing完成签到,获得积分10
10秒前
Akim的应助被大方树叶采纳,获得10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8138586
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9539127
关于积分的说明 21634149
捐赠科研通 7722572
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420584
关于科研通互助平台的介绍 2545793
邀请新用户注册赠送积分活动 2462500