Changes

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "Becker, Moritz",
2
  "author": "Becker, Moritz",
            
3
  "author_email": "",
3
  "author_email": "",
            
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
4
  "creator_user_id": "17755db4-395a-4b3b-ac09-e8e3484ca700",
            
5
  "doi": "10.35097/1432",
5
  "doi": "10.35097/1432",
            
6
  "doi_date_published": "2023",
6
  "doi_date_published": "2023",
            
7
  "doi_publisher": "",
7
  "doi_publisher": "",
            
8
  "doi_status": "True",
8
  "doi_status": "True",
            
9
  "groups": [],
9
  "groups": [],
            
10
  "id": "0740b59c-99a5-48e6-885d-4f1fb0d555b7",
10
  "id": "0740b59c-99a5-48e6-885d-4f1fb0d555b7",
            
11
  "isopen": false,
11
  "isopen": false,
            
12
  "license_id": "CC BY-SA 4.0 Attribution-ShareAlike",
12
  "license_id": "CC BY-SA 4.0 Attribution-ShareAlike",
            
13
  "license_title": "CC BY-SA 4.0 Attribution-ShareAlike",
13
  "license_title": "CC BY-SA 4.0 Attribution-ShareAlike",
            
14
  "metadata_created": "2023-08-04T08:50:47.038757",
14
  "metadata_created": "2023-08-04T08:50:47.038757",
            
t
15
  "metadata_modified": "2023-08-04T09:04:18.265174",
t
15
  "metadata_modified": "2023-08-04T09:31:23.072276",
            
16
  "name": "rdr-doi-10-35097-1432",
16
  "name": "rdr-doi-10-35097-1432",
            
17
  "notes": "TechnicalRemarks: # LinearShimDB: A subset of the NMR 
17
  "notes": "TechnicalRemarks: # LinearShimDB: A subset of the NMR 
            
18
magnet shimming database ShimDB\r\n\r\nLinearShimDB is a subset of the 
18
magnet shimming database ShimDB\r\n\r\nLinearShimDB is a subset of the 
            
19
NMR magnet shimming database 
19
NMR magnet shimming database 
            
20
[ShimDB](https://github.com/mobecks/ShimDB) and contains over 9000 
20
[ShimDB](https://github.com/mobecks/ShimDB) and contains over 9000 
            
21
instances. Data is acquired on a Spinsolve 80 Carbon spectrometer 
21
instances. Data is acquired on a Spinsolve 80 Carbon spectrometer 
            
22
(Magritek GmbH, Aachen, Germany, www.magritek.com) using a water 
22
(Magritek GmbH, Aachen, Germany, www.magritek.com) using a water 
            
23
solution with CuSO4 (5mmol/L). \r\n\r\nLinearShimDB is part of \"Deep 
23
solution with CuSO4 (5mmol/L). \r\n\r\nLinearShimDB is part of \"Deep 
            
24
Regression with Ensembles enables Fast, First-Order Shimming in 
24
Regression with Ensembles enables Fast, First-Order Shimming in 
            
25
low-field NMR\" by M. Becker et al. [1].\r\n\r\nThe acquisition 
25
low-field NMR\" by M. Becker et al. [1].\r\n\r\nThe acquisition 
            
26
procedure was as follows. The manufacturer's automated shimming 
26
procedure was as follows. The manufacturer's automated shimming 
            
27
technique, based on the downhill simplex method, was used to obtain a 
27
technique, based on the downhill simplex method, was used to obtain a 
            
28
reference spectrum of decent quality. Then, all shim values except the 
28
reference spectrum of decent quality. Then, all shim values except the 
            
29
three linear shims X, Y and Z were set to zero. The resulting spectrum 
29
three linear shims X, Y and Z were set to zero. The resulting spectrum 
            
30
and corresponding shim settings were used as the reference values. The 
30
and corresponding shim settings were used as the reference values. The 
            
31
database parameters were obtained by relative offsets from the 
31
database parameters were obtained by relative offsets from the 
            
32
reference shim values in a range R with stepsize s, in a grid-like 
32
reference shim values in a range R with stepsize s, in a grid-like 
            
33
manner. For each combination, the raw FID, acquisition parameters, and 
33
manner. For each combination, the raw FID, acquisition parameters, and 
            
34
the shim values were stored. \r\n\r\n| Topic                  | 
34
the shim values were stored. \r\n\r\n| Topic                  | 
            
35
Parameter        | Value     
35
Parameter        | Value     
            
36
|\r\n|------------------------|------------------|-----------|\r\n| 
36
|\r\n|------------------------|------------------|-----------|\r\n| 
            
37
Characteristics        | Nr. Spectra      | 9261      |\r\n|                        
37
Characteristics        | Nr. Spectra      | 9261      |\r\n|                        
            
38
| Shim range R     | +/- 10000 |\r\n|                        | Step 
38
| Shim range R     | +/- 10000 |\r\n|                        | Step 
            
39
size s      | 1000      |\r\n|                        | Shims            
39
size s      | 1000      |\r\n|                        | Shims            
            
40
| X,Y,Z     |\r\n| Acquisition parameters | Nucleus          | 1H        
40
| X,Y,Z     |\r\n| Acquisition parameters | Nucleus          | 1H        
            
41
|\r\n|                        | Bandwidth        | 20kHz     |\r\n|                        
41
|\r\n|                        | Bandwidth        | 20kHz     |\r\n|                        
            
42
| Points           | 32768     |\r\n|                        | Dwell 
42
| Points           | 32768     |\r\n|                        | Dwell 
            
43
time       | 50us      |\r\n|                        | Repetition time  
43
time       | 50us      |\r\n|                        | Repetition time  
            
44
| 2000ms    |\r\n|                        | Filter           | -        
44
| 2000ms    |\r\n|                        | Filter           | -        
            
45
|\r\n|                        | Phase correction | phi0 |      \r\n       
45
|\r\n|                        | Phase correction | phi0 |      \r\n       
            
46
\r\n**We strongly encourage researchers to extend ShimDB with their 
46
\r\n**We strongly encourage researchers to extend ShimDB with their 
            
47
own subsets to stimulate developments. We offer to include raw data or 
47
own subsets to stimulate developments. We offer to include raw data or 
            
48
links to your publications into ShimDB.**\r\n\r\n\r\n## Files 
48
links to your publications into ShimDB.**\r\n\r\n\r\n## Files 
            
49
format\r\n\r\nEach folder in LinearShimDB contains the following 
49
format\r\n\r\nEach folder in LinearShimDB contains the following 
            
50
files: \r\n- data.1d -> the raw FID.\r\n- shims.par -> Shim values, 
50
files: \r\n- data.1d -> the raw FID.\r\n- shims.par -> Shim values, 
            
51
where only linear shims are non-zero.\r\n- acqu.par -> Acquisition 
51
where only linear shims are non-zero.\r\n- acqu.par -> Acquisition 
            
52
parameters.\r\n- proc.par -> Processing parameters.\r\n\r\nThe 
52
parameters.\r\n- proc.par -> Processing parameters.\r\n\r\nThe 
            
53
LinearShimDB root folder also contains the reference starting shims 
53
LinearShimDB root folder also contains the reference starting shims 
            
54
(ReferenceShims.par).\r\n\r\n\r\n## Data loading\r\n\r\nWe deliver a 
54
(ReferenceShims.par).\r\n\r\n\r\n## Data loading\r\n\r\nWe deliver a 
            
55
python script ```utils_IO.py``` alongside 
55
python script ```utils_IO.py``` alongside 
            
56
[ShimDB](https://github.com/mobecks/ShimDB) to easily load the 
56
[ShimDB](https://github.com/mobecks/ShimDB) to easily load the 
            
57
database into numpy array structure using the [nmrglue 
57
database into numpy array structure using the [nmrglue 
            
58
packages](https://github.com/jjhelmus/nmrglue)[2].\r\n\r\nThe 
58
packages](https://github.com/jjhelmus/nmrglue)[2].\r\n\r\nThe 
            
59
following python libraries and packages are required: os, numpy, glob, 
59
following python libraries and packages are required: os, numpy, glob, 
            
60
nmrglue (>= v0.9.dev0)\r\n\r\n\r\n# References\r\n\r\n[1] M. Becker, 
60
nmrglue (>= v0.9.dev0)\r\n\r\n\r\n# References\r\n\r\n[1] M. Becker, 
            
61
M. Jouda, A. Kolchinskaya, J. G. Korvink, Deep regression with 
61
M. Jouda, A. Kolchinskaya, J. G. Korvink, Deep regression with 
            
62
ensembles enables fast, first-order shimming in low-field NMR, Journal 
62
ensembles enables fast, first-order shimming in low-field NMR, Journal 
            
63
of Magnetic Resonance 2022, 107151, ISSN 1090-7807, 
63
of Magnetic Resonance 2022, 107151, ISSN 1090-7807, 
            
64
https://doi.org/10.1016/j.jmr.2022.107151\r\n[2] J.J. Helmus, C.P. 
64
https://doi.org/10.1016/j.jmr.2022.107151\r\n[2] J.J. Helmus, C.P. 
            
65
Jaroniec, Nmrglue: An open source Python package for the analysis of 
65
Jaroniec, Nmrglue: An open source Python package for the analysis of 
            
66
multidimensional NMR data, J. Biomol. NMR 2013, 55, 355-367, 
66
multidimensional NMR data, J. Biomol. NMR 2013, 55, 355-367, 
            
67
http://dx.doi.org/10.1007/s10858-013-9718-x",
67
http://dx.doi.org/10.1007/s10858-013-9718-x",
            
68
  "num_resources": 0,
68
  "num_resources": 0,
            
69
  "num_tags": 0,
69
  "num_tags": 0,
            
70
  "orcid": "0000-0002-0501-9849",
70
  "orcid": "0000-0002-0501-9849",
            
71
  "organization": {
71
  "organization": {
            
72
    "approval_status": "approved",
72
    "approval_status": "approved",
            
73
    "created": "2023-01-12T13:30:23.238233",
73
    "created": "2023-01-12T13:30:23.238233",
            
74
    "description": "RADAR (Research Data Repository) is a 
74
    "description": "RADAR (Research Data Repository) is a 
            
75
cross-disciplinary repository for archiving and publishing research 
75
cross-disciplinary repository for archiving and publishing research 
            
76
data from completed scientific studies and projects. The focus is on 
76
data from completed scientific studies and projects. The focus is on 
            
77
research data from subjects that do not yet have their own 
77
research data from subjects that do not yet have their own 
            
78
discipline-specific infrastructures for research data management. ",
78
discipline-specific infrastructures for research data management. ",
            
79
    "id": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
79
    "id": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
            
80
    "image_url": "radar-logo.svg",
80
    "image_url": "radar-logo.svg",
            
81
    "is_organization": true,
81
    "is_organization": true,
            
82
    "name": "radar",
82
    "name": "radar",
            
83
    "state": "active",
83
    "state": "active",
            
84
    "title": "RADAR",
84
    "title": "RADAR",
            
85
    "type": "organization"
85
    "type": "organization"
            
86
  },
86
  },
            
87
  "owner_org": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
87
  "owner_org": "013c89a9-383c-4200-8baa-0f78bf1d91f9",
            
88
  "private": false,
88
  "private": false,
            
89
  "production_year": "2021",
89
  "production_year": "2021",
            
90
  "publication_year": "2023",
90
  "publication_year": "2023",
            
91
  "publishers": [
91
  "publishers": [
            
92
    {
92
    {
            
93
      "publisher": "Karlsruhe Institute of Technology"
93
      "publisher": "Karlsruhe Institute of Technology"
            
94
    }
94
    }
            
95
  ],
95
  ],
            
96
  "relationships_as_object": [],
96
  "relationships_as_object": [],
            
97
  "relationships_as_subject": [],
97
  "relationships_as_subject": [],
            
98
  "repository_name": "RADAR (Research Data Repository)",
98
  "repository_name": "RADAR (Research Data Repository)",
            
99
  "resources": [],
99
  "resources": [],
            
100
  "services_used_list": "",
100
  "services_used_list": "",
            
101
  "source_metadata_created": "2023",
101
  "source_metadata_created": "2023",
            
102
  "source_metadata_modified": "",
102
  "source_metadata_modified": "",
            
103
  "state": "active",
103
  "state": "active",
            
104
  "subject_areas": [
104
  "subject_areas": [
            
105
    {
105
    {
            
106
      "subject_area_additional": "",
106
      "subject_area_additional": "",
            
107
      "subject_area_name": "Engineering"
107
      "subject_area_name": "Engineering"
            
108
    }
108
    }
            
109
  ],
109
  ],
            
110
  "tags": [],
110
  "tags": [],
            
111
  "title": "Linearshimdb: a subset of the nmr magnet shimming database 
111
  "title": "Linearshimdb: a subset of the nmr magnet shimming database 
            
112
shimdb",
112
shimdb",
            
113
  "type": "vdataset",
113
  "type": "vdataset",
            
114
  "url": "https://doi.org/10.35097/1432"
114
  "url": "https://doi.org/10.35097/1432"
            
115
}
115
}