High-resolution, high-contrast ultrasound imaging using a prototype dual-frequency transducer in-vitro and in-vivo studies
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been a great interest in the capabilities of high-resolution ultrasound imaging. One of the applications is imaging blood vessels to assess tumor growth and response to therapy. Due to their nonlinear response, microbubble contrast agents scatter ultrasound energy at frequencies higher and lower than the imaging frequency. To maximize ultrasound scatter, the imaging frequency should be near the microbubble resonant frequency. Previously, this was not possible with high-frequency imaging systems because most contrast agents resonate at 1-10 MHz and the systems pulse at higher frequencies. We have developed a unique dual-frequency confocal transducer which excites microbubbles at low frequencies, near their resonance, and detects their emitted high-frequency energy at greater than 15 MHz. With this imaging approach, we have attained an average improvement in contrast-to-tissue ratio of 12.3 dB over standard b-mode imaging for MI between 0.5 and 0.65 with spatial resolution near that of the high-frequency element (30 MHz). This method is less susceptible to tissue motion corruption than power-Doppler because it does not rely on signal-decorrelation. Because of this, dual-frequency imaging can be used for flow imaging without respiratory gating.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».