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Enregistrement W2092083355 · doi:10.1137/120875727

Estimation Method of the Homodyned K-Distribution Based on the Mean Intensity and Two Log-Moments

2013· article· en· W2092083355 sur OpenAlexafffund
François Destrempes, Jonathan Porée, Guy Cloutier

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Imaging Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Public Health Service
Mots-clésMathematicsKurtosisEstimatorDistribution (mathematics)SkewnessContext (archaeology)Moment (physics)AmplitudeMethod of moments (probability theory)Mathematical analysisGaussianStatisticsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The homodyned K-distribution appears naturally in the context of random walks and provides a useful model for the distribution of the received intensity in a wide range of non-Gaussian scattering configurations, including medical ultrasonics. An estimation method for the homodyned K-distribution based on the first moment of the intensity and two log-moments (XU method), namely the $X$- and $U$-statistics previously studied in the special case of the K-distribution, is proposed as an alternative to a method based on the first three moments of the intensity (MI method) or the amplitude (MA method), and a method based on the signal-to-noise ratio (SNR), the skewness, and the kurtosis of two fractional orders of the amplitude (labeled RSK method). Properties of the $X$- and $U$-statistics for the homodyned K-distribution are proved, except for one conjecture. Using these properties, an algorithm based on the bisection method for monotonous functions was developed. The algorithm has a geometric rate of convergence. Various tests were performed to study the behavior of the estimators. It was shown with simulated data samples that the estimations of the parameters $1/\alpha$ and $1/(\kappa+1)$ of the homodyned K-distribution are preferable to the direct estimations of the clustering parameter $\alpha$ and the structure parameter $\kappa$ (with respective relative root mean squared errors (RMSEs) of $0.63$ and $0.13$, as opposed to $1.04$ and $4.37$, when $N=1000$). Tests on simulated ultrasound images with only diffuse scatterers (up to $10$ per resolution cell) indicated that the XU estimator is overall more reliable than the other three estimators for the estimation of $1/\alpha$, with relative RMSEs of 0.79 (MI), 0.61 (MA), 0.53 (XU), and 0.67 (RSK). For the parameter $1/(\kappa+1)$, the relative RMSEs were equal to 0.074 (MI), 0.075 (MA), 0.069 (XU), and 0.100 (RSK). In the case of a large number of scatterers (11 to 20 per resolution cell), the relative RMSEs of $1/\alpha$ were equal to 1.43 (MI), 1.27 (MA), 1.25 (XU), and 1.33 (RSK), and the relative RMSEs of $1/(\kappa+1)$ were equal to 0.14 (MI), 0.16 (MA), 0.17 (XU), and 0.20 (RSK). The four methods were also tested on simulated ultrasound images with a variable density of periodic scatterers to test images with a coherent component. The addition of noise on ultrasound images was also studied. Results showed that the XU estimator was better overall than the other three. Finally, on the simulated ultrasound images, the average computation times per image were equal to 6.0 ms (MI), 8.0 ms (MA), 6.8 ms (XU), and 500 ms (RSK). Thus, a fast, reliable, and novel algorithm for the estimation of the homodyned K-distribution was proposed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations97
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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