P6C-10 Evaluation of the Structure Factor Size Estimator (SFSE) with Simulated Ultrasonic Backscattered Signals from Blood
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic backscattered signals from blood contain frequency-dependent information that can be used to obtain quantitative parameters reflecting the aggregation state of red blood cells (RBCs). Recently, the structure factor size estimator (SFSE) was developed to solve for two parameters: the packing factor W and mean gyration radius of aggregates R <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">g</sub> , expressed in number of RBCs (Yu and Cloutier 2007, J. Acoust. Soc. Am. 122 645-656). Herein, the SFSE is assessed by computer simulations where deterministic rheology parameters, such as the hematocrit, number of RBCs per aggregate, and mean gyration radius of aggregates, are known. RBC aggregation was simulated at 40% hematocrit and mean gyration radii of clusters ranged from 1.6 (quasi-disaggregated RBCs) to 6.4. US frequencies were varied between 20 and 42 MHz, and the insoniflcation angle was fixed to 90deg (perpendicular to the flow). For the quasi-disaggregated RBCs, the packing factor W evaluated with the SFSE from the simulated signals matched those expected from theory: W was similar to the Perkus Yevick packing factor. For aggregating RBCs, good correlation was obtained between the gyration radii evaluated with the SFSE model and those expected (r <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> = 0.96). To conclude, this study shows the SFSE ability to estimate blood backscattering properties at a physiological hematocrit of 40% and open the way to parametric imaging (using the SFSE) in abnormal blood conditions promoting thrombosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».