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Enregistrement W2011909192 · doi:10.1364/boe.3.000972

Feasibility of optical coherence elastography measurements of shear wave propagation in homogeneous tissue equivalent phantoms

2012· article· en· W2011909192 sur OpenAlexafffund
Marjan Razani, Adrian Mariampillai, Cuiru Sun, Timothy W. H. Luk, Victor X. D. Yang, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAcoustic radiation forceOptical coherence tomographyElastographyMaterials scienceOpticsShear modulusTransducerShear wavesShear (geology)Imaging phantomWave propagationAcousticsPhysicsUltrasoundComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we explored the potential of measuring shear wave propagation using optical coherence elastography (OCE) based on a swept-source optical coherence tomography (OCT) system. Shear waves were generated using a 20 MHz piezoelectric transducer (circular element 8.5 mm diameter) transmitting sine-wave bursts of 400 μs, synchronized with the OCT swept source wavelength sweep. The acoustic radiation force (ARF) was applied to two gelatin phantoms (differing in gelatin concentration by weight, 8% vs. 14%). Differential OCT phase maps, measured with and without the ARF, demonstrate microscopic displacement generated by shear wave propagation in these phantoms of different stiffness. We present preliminary results of OCT derived shear wave propagation velocity and modulus, and compare these results to rheometer measurements. The results demonstrate the feasibility of shear wave OCE (SW-OCE) for high-resolution microscopic homogeneous tissue mechanical property characterization.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations88
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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