Optimal location of pulse compression in coded excitation for medical ultrasound imaging
Notice bibliographique
Résumé
Coded excitation methods can enhance signal-to-noise ratio (SNR) in medical ultrasound imaging. Specifically, the location of pulse compression determines the computational complexity and image quality. Thus, the optimal location of pulse compression is important for coded excitation-based medical ultrasound imaging systems. In this paper, to determine the optimal location of pulse compression, the axial resolution with three different types of codes (i.e. Barker, Golay, and weighted Chirp) was examined. The pulse compression filter can be applied to various locations, i.e., behind analog-to-digital converter (ADC), beamformer (BF), quadrature demodulator (QD). In the Field II simulation, the codes (i.e., Barker, Golay and weighted Chirp with 13, 16 and 16 cycles, respectively) are used. On the other hand, for phantom experiments, pre-beamformed RF data from Barker and Golay codes were captured by a 4-MHz convex probe connected to a commercial ultrasound machine with a research package (SonixTouch, Ultrasonix, Vancouver, BC, Canada.) For all cases, the best image quality was given when pulse compression was placed behind ADC, but it is difficult to be implemented due to high hardware complexity. Behind BF and QD, for Barker and Golay, the degradation in axial resolution was observed due to nonlinear sampling during dynamic receive focusing. This degradation was minimal for Golay. On the other hand, Chirp is robust to the nonlinear sampling artifact regardless the location of pulse compression. Thus, the optimal location of pulse compression for Chirp is the behind beamformer that yields the smaller hardware complexity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».