Nyquist velocity extension in ultrafast color Doppler
Notice bibliographique
Résumé
Conventional color Doppler is limited by a low frame rate (~15-20 fps in echocardiography) as a consequence of the focused transmit beamforming approach. Another inconvenience in color Doppler is the maximum unambiguous velocity that can be estimated. Aliasing occurs in color Doppler when the flow speed exceeds the Nyquist velocity (VN). Such Nyquist velocity is proportional to the pulse repetition frequency (PRF): either the maximum image depth or the Nyquist velocity can be increased at the expense of the other one. In this study, we use ultrafast ultrasound imaging (with diverging circular beams) along with a staggered multiple-PRF scheme to obtain color Doppler images at very high frame rates and solve the velocity ambiguity dilemma. The ultrafast multiple-PRF scheme for color Doppler was tested in two in vitro models. Staggered dual- or triple-PRF sequences were used to delay transmits. RF signals were dynamically focused and demodulated, then the 2-D autocorrelator was used to provide Doppler velocity estimates. The Nyquist velocity was extended using the full information provided by the dual- or triple-PRF velocity data. The de-aliased (unambiguous) velocity estimates were compared to ground truth values: for the spinning disc set up, the NRMSE ranged between 8.2% (at 94 cm.s-1) and 4.8% (at 140 cm.s-1), showing an accurate agreement. An adequate fit (r2= 0.97) was also obtained between the estimated and theoretical maximum velocities for the free water jet set up. This study shows that ultrafast staggered-PRF can increase the frame rate and extend the Nyquist velocity of color Doppler imaging.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».