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Enregistrement W1971226619 · doi:10.1109/tuffc.2010.1707

Difference frequency magneto-acousto-electrical tomography (DF-MAET): application of ultrasound-induced radiation force to imaging electrical current density

2010· article· en· W1971226619 sur OpenAlexaff
Elena Renzhiglova, Vitaliy Ivantsiv, Yuan Xu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundMagnetoCurrent (fluid)Electrical currentTomographyRadiationCurrent densityMaterials scienceElectric currentAcousticsPhysicsNuclear magnetic resonanceOpticsElectrical engineeringVoltageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magneto-acousto-electrical tomography (MAET) is a potential imaging modality which can provide high-spatial-resolution images of the impedance of conductive media. In MAET, the impedance is reconstructed from the mapped current density distribution J(ab)(r) that would exist in a sample if a current/voltage source were to be applied through measurement electrodes a and b. To map J(ab)(r) without applying a current/voltage source, the sample is placed in a static magnetic field and a focused ultrasonic pulse is directed to a point r to generate a point-like dipole source via the Lorentz force mechanism. The MAET voltage U(ab), which is directly proportional to J(ab)(r), is measured through electrodes a and b for each scanning point. To reconstruct the electrical impedance, we need to map the current density distribution at every point inside the sample. However, with the MAET experimental setup reported in our previous paper on MAET, the MAET signal from a homogenous interior of the sample is undetectable because of the spatially-oscillating nature of the ultrasound field inside the sample. In this paper, we propose to use dual-frequency ultrasound to generate the MAET signal at the difference frequency through the ultrasound radiation force mechanism. The dynamic radiation force causes vibrations inside the sample (and consequently, generates the electric field) with a wavelength much larger than the dimension of the sample along the transducer's axis. Therefore, the MAET signal caused by the radiation force will not be canceled out. We create a dynamic radiation force by applying an amplitude-modulated signal with a modulation frequency fm of several kilohertz and a carrier frequency f(0) of 2.25 MHz to drive the transducer. The dependence of the DF-MAET signal in experiments on the modulation frequency and on the density of the sample agrees with the prediction based on the radiation force mechanism. The spatial resolution of DF-MAET is also studied to verify the radiation force mechanism. Finally, we will prove that the parametric effect in the coupling oil is not a significant source of the DF-MAET signal by imaging a sample at different distances from the transducer. Potential improvements to the present DF-MAET experimental configuration are also discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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