Purpose Reduce expense and increase accessibility of MRI by eliminating pulsed field (B0) gradient hardware. Methods A radiofrequency imaging method is described that enables spatial encoding without B0 gradients. This method, herein referred to as frequency‐modulated Rabi‐encoded echoes (FREE), utilizes adiabatic full passage pulses and a gradient in the RF field (B1) to produce spatially dependent phase modulation, equivalent to conventional phase encoding. In this work, Cartesian phase encoding was accomplished using FREE in a multi‐shot double spin‐echo sequence. Theoretical analysis and computer simulations investigated the influence of resonance offset and B1‐gradient steepness and magnitude on reconstruction quality, which limit other radiofrequency imaging methodologies. Experimentally, FREE was compared to conventional phase‐encoded MRI on human visual cortex using a simple surface transceiver coil. Results Image distortions occurred in FREE when using nonlinear B1 fields where the phase dependence becomes nonlinear, but with minimal change in signal intensity. Resonance offset effects were minimal for Larmor frequencies within the adiabatic full‐passage pulse bandwidth. Conclusion For the first time, FREE enabled slice‐selective 2D imaging of the human brain without a B0 gradient in the y‐direction. FREE achieved high resolution in regions where the B1 gradient was steepest, whereas images were distorted in regions where nonlinearity in the B1 gradient was significant. Given that FREE experiences no significant signal loss due to B1 nonlinearities and resonance offset, image distortions shown in this work might be corrected in the future based on B1 and B0 maps.

Carlos , 2018. In recent years, the use of magnetic resonance technology has grown with advances in hardware, delivering accessible and small-size equipment and devices that open a range of new applications. Innovation in this field requires versatility and flexibility of both hardware and software. Despite the technological advances in the magnetic resonance hardware, the software still the most notable problem currently. This stagnation, delays progress that could reduce production costs and deliver faster development. Researchers in this field are unsatisfied with currently available options. In this panorama, we seek the enhancement of our specific framework for programming magnetic resonance systems, employing concepts from the areas of computing, engineering, and physics. This setup allows the software to merge different perceptions, causing it to be flexible and robust. We converged to Python and object-oriented programming to offer the Python Magnetic Resonance framework -PyMR.The PyMR includes graphical interfaces from templates that can be filled with data, requiring no programming. Our framework comprises other programming tools such as our plugin for the Spyder IDE, which creates the perfect environment to create systems and the pulse sequences. Also, a user-friendly magnetic resonance simulator MR SPRINT, derived from the PyMR structure, addresses educational use, exposing the whole experiment construction, setup, and visualization. Including, PyMR has been contributing to new challenging magnetic resonance systems, introducing modern concepts to change the actual scenario the researchers are facing when developing new magnetic resonance systems. São Paulo, São Carlos, 2018. Nos últimos anos, o uso da tecnologia de ressonância magnética cresceu com os avanços em hardware, fornecendo equipamentos e dispositivos acessíveis e de pequeno porte que abrem uma série de novas aplicações. Inovações neste campo requerem versatilidade e flexibilidade de hardware e software. Apesar dos avanços tecnológicos no hardware de ressonância magnética, o software ainda é um dos maiores problemas atualmente. Essa estagnação atrasa o progresso que poderia reduzir os custos de produção e proporcionar um desenvolvimento mais rápido. Além disso, pesquisadores neste campo estão insatisfeitos com as opções atualmente disponíveis. Com este panorama, buscamos o aprimoramento de nosso framework para programação de sistemas de ressonância magnética, empregando conceitos das áreas de computação, engenharia e física. Essa configuração permite que o software mescle visões de diferentes meios, fazendo com que a estrutura seja flexível e robusta. Nós convergimos, então, para a linguagem Python e programação orientada a objetos para oferecer o framework Python Magnetic Resonance -PyMR. O PyMR inclui interfaces gráficas a partir de modelos que podem ser preenchidos com dados, sem a necessidade de programação. Nossa estrutura compreende outras ferramentas de programação, como o nosso plugin para o Spyder IDE, que cria o ambiente perfeit...

A maioria dos aparatos experimentais para o estudo de ondas de som estacionárias é composto por um tubo onde há um êmbolo com um microfone para captação do sinal e um alto-falante como fonte excitadora. Este mesmo êmbolo define o tamanho útil do tubo de forma manual. A interpretação correta dos fenômenos físicos relacionados a este experimento está intimamente conectada com a configuração experimental, podendo causar má interpretação. O sistema usual foi adaptado para ser automatizado e para que permitisse a movimentação do êmbolo e do microfone de forma independente. Os resultados obtidos na configuração de tubo semiaberto e fechado estão em acordo com a teoria e mostraram quais parâmetros afetavam de forma mais significativa os experimentos em relação à montagem tradicional, como a falta de vedação entre o alto-falante e o tubo e o perfil do sinal que não corresponde ao de uma onda estacionária quando o microfone está fixo ao êmbolo. Além de permitir uma correta interpretação do fenômeno, a utilização de um sistema automatizado para aquisição do sinal permitiu a observação de resultados experimentais que normalmente não são discutidos quando este tipo de experimento é realizado.