SU‐E‐U‐02: The Development of a Practical Ultrasonic System for Cross‐Sectional Imaging of Small Animals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To test the feasibility of developing a practical medium frequency ultrasound tomography method for small animal imaging. The ability to produce cross‐sectional or full body images of a live small animal using a low‐cost tabletop ultrasound scanner without any special license would be very beneficial to long term biological studies, where repeated scanning is often required over an extended period of time. Methods: The cross sectional images were produced by compounding multiple B‐scans of a laboratory phantom or an animal acquired at different projection angles. Two imaging systems were used to test the concept. The first system included a programmable 64‐channel phased array controller driving a 128‐channel, 5–10 MHz linear probe to produce 143 B‐Mode projections of the spinning object. The second system designed and manufactured in house, produced 64 or 128 B‐Mode projections with a single unfocused 8 MHz transducer scanning with a 0.116 mm step size. Results: The phased array system provided good penetration through the phantoms/mice (with the exception of the lungs) and allowed to acquire data in a very short time. The cross‐sectional images have enough resolution and dynamic range to detect both high‐ and low‐contrast organs. The single transducer system takes longer to scan, and the data require more sophisticated processing. To date, our images allow seeing details as small as 1–2 mm in the phantoms and in small animals, with the contrast mostly due to highly reflecting bones and air inclusions. Conclusion: The work indicates that very detailed and anatomically correct images can be created by relatively simple and inexpensive means. With more advanced algorithms and improved system design, scan time can be reduced considerably, enabling high‐resolution full 3D imaging. This will allow for quick and easy scans that can help monitor tumor growth and/or regression without contributing any dose to the animal. The authors would like to acknowledge the financial and engineering support from Tessonics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».