Sub-sample displacement estimation from digitized ultrasound RF signals using multi-dimensional polynomial fitting of the cross-correlation function
Notice bibliographique
Résumé
A widely used time-domain technique for motion or delay estimation between digitized ultrasound RF signals involves the maximization of a discrete pattern-matching function, usually the cross-correlation. To achieve sub-sample accuracy, the discrete pattern-matching function is interpolated using the values at the discrete maximizer and adjacent samples. In prior work, only 1-D fit, applied separately along the axial, lateral, and elevational axes, has been used to estimate the sub-sample motion in 1-D, 2-D, and 3-D. In this paper, we explore the use of 2-D and 3-D polynomial fitting for this purpose. We quantify the estimation error in noise-free simulations using Field II and experiments with a commercial ultrasound machine. In simulated 2-D translational motions, function fitting with quartic spline polynomials leads to maximum bias of 0.2% of the sample spacing in the axial direction and 0.4% of the sample spacing in the lateral direction, corresponding to 38 nm and 1.31 μm, respectively. The maximum standard deviations were approximately 1% of the sample spacing in both the axial and the lateral directions, corresponding to 193 nm axially and 4.43 μm laterally. In simulated 1% axial strain, the same function fitting leads to mean absolute displacement estimation errors of 255 nm in the axial direction and 4.77 μm in the lateral direction. In experiments with a linear array transducer, 2-D quartic spline fitting leads to maximum bias of 458 nm and 6.27 μm in the axial and the lateral directions, respectively. These results are more than one order of magnitude smaller than those obtained with separate 1-D fit when applied to the same data set. Simulations and experiments in 3-D yield similar results when comparing 3-D polynomial fitting with 1-D fitting along the axial, lateral, and elevational directions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».