Oxygen consumption estimation with combined color doppler ultrasound and photoacoustic microscopy: a phantom study
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic rate of oxygen consumption (MRO2) quantifies tissue metabolism, which is important for diagnosis of many diseases. For a single vessel model, the MRO2 can be estimated in terms of the mean flow velocity, vessel crosssectional area, total concentration of hemoglobin (CHB), and the difference between the oxygen saturation (sO2) of blood flowing into and out of the tissue region. In this work, we would like to show the feasibility to estimate MRO2 with our combined photoacoustic and high-frequency ultrasound imaging system. This system uses a swept-scan 25-MHz ultrasound transducer with confocal dark-field laser illumination optics. A pulse-sequencer enables ultrasonic and laser pulses to be interlaced so that photoacoustic and Doppler ultrasound images are co-registered. Since the mean flow velocity can be measured by color Doppler ultrasound, the vessel cross-sectional area can be measured by power Doppler or photoacoustic imaging, and multi-wavelength photoacoustic methods can be used to estimate sO2 and CHB, all of these parameters necessary for MRO2 estimation can be provided by our system. Experiments have been performed on flow phantoms to generate co-registered color Doppler and photoacoustic images. To verify the sO2 estimation, two ink samples (red and blue) were mixed in various concentration ratios to mimic different levels of sO2, and the result shows a good match between the calculated concentration ratios and actual values.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».