Distinguishing Air From Solid Emboli Using Ultrasound: <i>In‐Vitro</i> Study of the Effect of Doppler Carrier Frequency
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the ability of the signal relative-intensity and sample-volume-length (SVL) to discriminate air bubbles from solid spheres in an in-vitro model using two different carrier frequencies of the Doppler transducer. METHODS: A gel ultrasound phantom was connected to a circuit in which blood-mimicking fluid circulated. Air bubbles (100-140 microm) and latex spheres (125 +/- 10 microm) were injected into the circuit and interrogated using 1- and 2-MHz transducers. High-intensity-transient-signals (HITS) were recorded with a dual-gated transcranial Doppler (TCD) system. Receiver-Operating-Characteristic curves determined the best cut-off points that would distinguish between embolic materials. RESULTS: HITS from air bubbles had higher intensities and longer SVL than solid spheres with either transducer (P < .0001). Air bubbles (P < .0001) and microspheres (P= .049) showed higher intensities with the 1-MHz relative to the 2-MHz transducer. The intensity increase with the 1-MHz transducer was greater for air bubbles than microspheres (P < .0001). The discriminating efficacy of both the relative-intensity and SVL was similar between transducers (intensity, P= .201; SVL, P= .98). CONCLUSIONS: The relative-intensity and SVL are equally effective to distinguish solid from air emboli using 1- and 2-MHz transducers. Our study indicates that using a lower carrier frequency does not improve the discrimination of air from solid emboli.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».