Forward Problem Study of an Effective Medium Model for Ultrasound Blood Characterization
Notice bibliographique
Résumé
The structure factor model (SFM) is a scattering model developed to simulate the backscattering coefficient (BSC) of aggregated red blood cells (RBCs). However, the SFM can hardly be implemented to estimate the structural aggregate parameters in the framework of an inverse problem formulation. A scattering model called the effective medium theory combined with the SFM (EMTSFM) is thus proposed to approximate the SFM. The EMTSFM assumes that aggregates of RBCs can be treated as individual homogeneous scatterers, which have effective properties determined by the acoustical characteristics and concentration of RBCs within aggregates. The EMTSFM parameterizes the BSC by three indices: the aggregate radius, the concentration of RBCs with- in aggregates (the aggregate compactness), and the systemic hematocrit. The goodness of fit of the EMTSFM approximation in comparison with the SFM was then examined. Based on a 2-D study, the EMTSFM was found to approximate the SFM with relative errors less than 30% for a product of the wavenumber times the mean aggregate radius krΛκ <; 1.32. The main contribution of this work is the parameterization of the BSC with the RBC aggregate compactness, which is of relevance in clinical hemorheology because it reflects the binding energy between RBCs.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».