Planar Gradient Coil Design Using L1 and L2 Norms


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We present a novel and general formulation for the optimisation of gradient coils, wherein the minimization of the conductor length and the simplicity of construction are two of the main design parameters. The bi-planar gradient coils are intended to be part of a new compact neonatal magnetic resonance imaging (MRI) scanner based on a 0.35 T permanent magnet. It is shown that minimizing the current density vector is equivalent to minimizing the wire length. The gradient coil design involves a convex optimization method where the Euclidian and Manhattan norms of the current density vector are minimized under the field linearity, wire width, force and shielding constraints. The design problem is solved iteratively in order to include the influence of the magnetization of the pole and iron ring over the gradient field linearity. A suite of gradient coils using both norms and resistance minimization are designed and their performances are compared. Gradient coils designed using Euclidian norm show shorter wire length and slightly better performance than that designed using Manhattan norms; however, the presence of straight wires in the current pattern is very convenient for manufacturing purpose.

Об авторах

Hector Sanchez Lopez

Department of Biomedical Engineering and Department of Computer Science, Universitas Dian Nuswantoro; Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences

Email: xuyj@sibet.ac.cn
Индонезия, Semarang; Suzhou

Yajie Xu

Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: xuyj@sibet.ac.cn
Китай, Suzhou

Pulung Andono

Department of Biomedical Engineering and Department of Computer Science, Universitas Dian Nuswantoro

Email: xuyj@sibet.ac.cn
Индонезия, Semarang

Yan Chang

Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences

Email: xuyj@sibet.ac.cn
Китай, Suzhou

Xiaodong Yang

Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences

Email: xuyj@sibet.ac.cn
Китай, Suzhou

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature, 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».