Evaluation of a fractional filter-based receive beamforming method for ultrasound color Doppler imaging
Notice bibliographique
Résumé
In medical ultrasound imaging, dynamic receive beamforming has been used for improving signal-to-noise ratio (SNR) and spatial resolution. For low-cost portable ultrasound imaging systems, a fractional filter-based receive beamforming (FFRB) method was previously proposed to reduce the hardware complexity compared to conventional interpolation filter-based receive beamforming methods (IFRB). While this new beamforming method substantially reduces the hardware complexity, it yields the nonlinear phase response for high frequencies due to the limited length of fractional filter coefficients, leading to the bias on flow estimation in ultrasound color Doppler imaging. In this paper, to evaluate the FFRB method for ultrasound color Doppler imaging, the Field II simulation and string phantom experiments were conducted. In Field II simulation, the radio-frequency (RF) data were generated by assuming a 7.5-MHz linear array probe with the transmit frequency of 6 MHz, the ensemble size of 8, and the sampling frequencies of 20 MHz. In string phantom experiments, the RF channel data were obtained with a commercial SonixTouch ultrasound scanner equipped with a research package (Ultrasonix Corp., Vancouver, BC, Canada) and a 5-MHz linear array connected to a SonixDAQ parallel system. The ensemble size and the sampling frequency were set to 10 and 20 MHz, respectively. For the Field II simulation and string phantom experiments, only 1.2% and 2.3 % in color Doppler estimation error ratio was observed with mean and standard deviation along the lateral direction. This result indicates that the proposed FFRB method could be utilized for a low-cost ultrasound color Doppler imaging system with lowered hardware complexity and minimized phase errors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».