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Enregistrement W2081670450 · doi:10.1088/0031-9155/58/4/1083

Development of a practical ultrasonic approach for simultaneous measurement of the thickness and the sound speed in human skull bones: a laboratory phantom study

2013· article· en· W2081670450 sur OpenAlexaff
Adrian Wydra, Eugene Malyarenko, Kiyanoosh Shapoori, Roman Gr. Maev

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomUltrasonic sensorAcousticsTransducerMaterials scienceHuman skullFocus (optics)Speed of soundSkullBiomedical engineeringComputer scienceOpticsPhysicsGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The availability of a non-invasive express method for the in vivo measurement of both sound velocity and thickness of the human skull bone would be of great benefit to various transcranial ultrasonic imaging and treatment applications. This paper investigates two ultrasonic methods that measure both parameters and are based on the variable focus technique. All the experiments described in this paper were conducted on specially prepared custom skull bone phantoms, including flat and deformed samples, designed and developed in our laboratory. The first method uses a single immersion 2.25 MHz ultrasonic transducer consecutively focused on the front and back surfaces of the sample. The accuracy and precision of this method are demonstrated via single point measurements on flat samples with and without porosity. The measurement results from a specimen with the randomly curved back surface show the possibility of obtaining the inner profile of the skull bone. The second presented method is a practical modification of the variable focus technique for the linear phased array case. The method was tested on flat and curved skull bone phantoms with and without inner porosity showing higher measurement accuracy and simpler practical realization than its scanning counterpart.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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