An Ultrasonic-Adaptive Beamforming Method and Its Application for Trans-skull Imaging of Certain Types of Head Injuries; Part I: Transmission Mode
Notice bibliographique
Résumé
A new adaptive beamforming algorithm for imaging via small-aperture 1-D ultrasonic-phased arrays through composite layered structures is reported. Such structures cause acoustic phase aberration and wave refraction at undulating interfaces and can lead to significant distortion of an ultrasonic field pattern produced by conventional beamforming techniques. This distortion takes the form of defocusing the ultrasonic field transmitted through the barrier and causes loss of resolution and overall degradation of image quality. To compensate for the phase aberration and the refractional effects, we developed and examined an adaptive beamforming algorithm for small-aperture linear-phased arrays. After accurately assessing the barrier's local geometry and sound speed, the method calculates a new timing scheme to refocus the distorted beam at its original location. As a tentative application, implementation of this method for trans-skull imaging of certain types of head injuries through human skull is discussed. Simulation and laboratory results of applying the method on skull-mimicking phantoms are presented. Correction of up to 2.5 cm focal point displacement at up to 10 cm depth under our skull phantom is demonstrated. Quantitative assessment of the method in a variety of temporal focusing scenarios is also reported. Overall temporal deviation on the order of a few nanoseconds was observed between the simulated and experimental results. The single-point adaptive focusing results demonstrate strong potential of our approach for diagnostic imaging through intact human skull. The algorithms were implemented on an ultrasound advanced open-platform controlling 64 active elements on a 128-element phased array.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».