Assessment of Spectral Doppler for an Array-Based Preclinical Ultrasound Scanner Using a Rotating Phantom
Notice bibliographique
Résumé
Velocity measurement errors were investigated for an array-based preclinical ultrasound scanner (Vevo 2100, FUJIFILM VisualSonics, Toronto, ON, Canada). Using a small-size rotating phantom made from a tissue-mimicking material, errors in pulse-wave Doppler maximum velocity measurements were observed. The extent of these errors was dependent on the Doppler angle, gate length, gate depth, gate horizontal placement and phantom velocity. Errors were observed to be up to 172% at high beam-target angles. It was found that small gate lengths resulted in larger velocity errors than large gate lengths, a phenomenon that has not previously been reported (e.g., for a beam-target angle of 0°, the error was 27.8% with a 0.2-mm gate length and 5.4% with a 0.98-mm gate length). The error in the velocity measurement with sample volume depth changed depending on the operating frequency of the probe. Some edge effects were observed in the horizontal placement of the sample volume, indicating a change in the array aperture size. The error in the velocity measurements increased with increased phantom velocity, from 22% at 2.4 cm/s to 30% at 26.6 cm/s. To minimise the impact of these errors, an angle-dependent correction factor was derived based on a simple ray model of geometric spectral broadening. Use of this angle-dependent correction factor reduces the maximum velocity measurement errors to <25% in all instances, significantly improving the current estimation of maximum velocity from pulse-wave Doppler ultrasound.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».