Measurement of photoacoustic transducer position by robotic source placement and nonlinear parameter estimation
Notice bibliographique
Résumé
Source localization by photoacoustic tomography is dependent on time-of-flight pressure data collected by one or more transducers at multiple positions about the imaged object. Errors in transducer position lead directly to errors in source localization. The objective of this work was to develop a method for experimental determination of transducer position for the purpose of (i) comparison of the measured to the expected transducer position, and (ii) automated calibration of transducer position in scanning and array setups. Our approach was to acquire the time of arrival data at each transducer using a small, point-like photoacoustic source from many locations in the imaged volume. Source placement was controlled with a 3D robotic gantry (accuracy ±0.01 mm). Time of arrival data for all source locations was used to compute a vector of source-transducer distances. The coordinates of each transducer location were then found by nonlinear parameter estimation for a function that related the source distance to the known source location and the unknown transducer location. Application of the method to a planar array of 14 transducers resulted in identification of the position of each element in the transducer array. This finding suggested that the method may be useful for (i) mapping transducer positions during validation and calibration studies, (ii) measuring the effective position of transducers that are asymmetric or have fabrication errors, and (iii) obtaining the mapping relationship between the imaging system and the imaging volume in situations where coregistration of image data from other modalities is desired.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».