A two-component speckle model for detection of microbubble signals in linear contrast-enhanced ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
Contrast-enhanced ultrasound (CEUS) serves oncology by imaging tumor blood supply to enable quantification of longitudinal vascular changes and monitoring of treatment responses. Unfortunately, the linear subtraction methods commonly used for preclinical imaging are susceptible to registration errors and motion artifacts that lead to reduced contrast-to-tissue ratios. In this presentation, an alternative approach is proposed to improve discrimination between the contrast and tissue signals by comparing the first-order speckle statistics of images acquired before and after injection of microbubbles. The microbubble signal component is modeled as a temporally varying random process superimposed on a Rayleigh-distributed speckle signal representing backscatter from tissue. Images were acquired at 18 MHz from a murine orthotopic (mammary fat pad) xenograft breast cancer model following a bolus injection of microbubbles. Images were processed using gold-standard pulse inversion nonlinear CEUS, conventional linear subtraction, and the proposed statistical method. In comparison to conventional linear CEUS, the statistical method produced a wash-in curve that showed closer agreement to the gold-standard nonlinear CEUS data. The statistical method eliminates baseline image subtraction from linear CEUS processing, which should streamline the imaging workflow, improve the robustness of image quantification, and enable real-time perfusion imaging with linear CEUS.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».