Real-Time Hand-Held Ultrasound Medical-Imaging Device Based on a New Digital Quadrature Demodulation Processor
Notice bibliographique
Résumé
A fully hardware-based real-time digital wideband quadrature demodulation processor based on the Hilbert transform is proposed to process ultrasound radio frequency signals. The presented architecture combines 2 finite impulse response (FIR) filters to process in-phase and quadrature signals and includes a piecewise linear approximation architecture that performs the required square root operations. The proposed implementation enables flexibility to support different transducers with its ability to load on-the-fly different FIR filter coefficient sets. The complexity and accuracy of the demodulator processor are analyzed with simulated RF data; a normalized residual sum-of-squares cost function is used for comparison with the Matlab Hilbert function. Three implementations are integrated into a hand-held ultrasound system for experimental accuracy and performance evaluation. Real-time images were acquired from a reference phantom, demonstrating the feasibility of using the presented architecture to perform real-time digital quadrature demodulation of ultrasonic signal echoes. Experimental results show that the implementation, using only 2942 slices and 3 dedicated digital multipliers of a low-cost and low-power field-programmable gate array (FPGA) is accurate relative to a comparable software- based system; axial and lateral resolution of 1 mm and 2 mm, respectively, were obtained with a 12-mm piezoelectric transducer without postprocessing. Because the processing and sampling rates are the same, high-frequency ultrasound signals can be processed as well. For a 15-frame-per-second display, the hand-held ultrasonic imaging-processing core (FPGA, memory) requires only 45 mW (dynamic) when using a 5-MHz single-element piezoelectric transducer.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».