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Meeting Abstract

Impact of gradient non-linearities on B-tensor diffusion encoding

MPG-Autoren
/persons/resource/persons220619

Paquette,  Michael
Department Neuropsychology, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society;

/persons/resource/persons39190

Eichner,  Cornelius
Department Neuropsychology, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society;

/persons/resource/persons19530

Anwander,  Alfred
Department Neuropsychology, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

http://indexsmart.mirasmart.com/ISMRM2020/PDFfiles/4412.html
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Zitation

Paquette, M., Tax, C. M., Eichner, C., & Anwander, A. (2020). Impact of gradient non-linearities on B-tensor diffusion encoding. In Proceedings of the 28th Annual Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM).


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-D4AF-6
Zusammenfassung
We investigate the effect of gradient non-linearities (GNL) on free gradient waveform used for B-tensor diffusion encoding. We show the magnitude of the GNL-bias for strong gradients of 300 mT/m. We derive a closed-form formula of the voxelwise B-tensor under GNL, independent of the choice of gradient waveform used to encode the B-tensor.