MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1976648155 · doi:10.1109/ultsym.2013.0532

Simultaneous assessment of bone thickness and velocity for ultrasonic computed tomography using transmission-echo method

2013· article· en· W1976648155 sur OpenAlexaff
Rui Zheng, Philippe Lasaygues

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransducerUltrasonic sensorEcho (communications protocol)Materials scienceRobustness (evolution)AcousticsTransmission (telecommunications)Cortical boneBiomedical engineeringPhysicsComputer scienceChemistryEngineeringTelecommunicationsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The robustness and accuracy of the transmission-echo (TE) method is investigated on simultaneous thickness and velocity estimation of double-layered thin bone samples. Twenty-two pairs of bovine cortical samples were assembled and measured by two pairs of immersion transducers with nominal frequencies of 1MHz and 2.25MHz. For each measurement, the TOF of six pulses contained by one transmission and two echo signals were detected and then used for the calculation. The mean relative errors of effective samples for 1MHz and 2.25MHz transducers are 4.87% and 7.13% on cortical thickness estimation, and 4.65% and 5.88% on velocity assessment, respectively. For both thickness and velocity measurement, the experiments in low frequency provide more accurate estimations, and the velocity measurement shows more stability. It is demonstrated that the TE method has the potential to simultaneously estimate the cortical thickness and ultrasonic wave velocity for the mimic model of long bones.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFlow Measurement and AnalysisTravaux en français237 207