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Enregistrement W1973208631 · doi:10.1121/1.3277200

Ultrasound characterization of red blood cell aggregation with intervening attenuating tissue-mimicking phantoms

2010· article· en· W1973208631 sur OpenAlexafffund
Émilie Franceschini, François T.H. Yu, François Destrempes, Guy Cloutier

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAttenuationBiomedical engineeringMaterials scienceBlood flowTransducerAttenuation coefficientUltrasoundIn vivoUltrasonic sensorScatteringOpticsAcousticsMedicinePhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of the ultrasonic frequency-dependent backscatter coefficient of aggregating red blood cells reveals information about blood structural properties. The difficulty in applying this technique in vivo is due to the frequency-dependent attenuation caused by intervening tissue layers that distorts the spectral content of signals backscattered by blood. An optimization method is proposed to simultaneously estimate tissue attenuation and blood structure properties, and was termed the structure factor size and attenuation estimator (SFSAE). An ultrasound scanner equipped with a wide-band 25 MHz probe was used to insonify porcine blood sheared in both Couette and tubular flow devices. Since skin is one of the most attenuating tissue layers during in vivo scanning, four skin-mimicking phantoms with different attenuation coefficients were introduced between the transducer and the blood flow. The SFSAE gave estimates with relative errors below 25% for attenuations between 0.115 and 0.411 dBMHz and kR<2.08 (k being the wave number and R the aggregate radius). The SFSAE can be useful to examine in vivo and in situ abnormal blood conditions suspected to promote pathophysiological cardiovascular consequences.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations75
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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