Effects of the wall filter on the estimation of high blood velocity
Notice bibliographique
Résumé
In pulsed wave Doppler ultrasonic measurements, a high-pass wall filter is used to remove the clutter signal prior to the blood velocity estimation. For high velocity measurements, the wall filter creates dead zones where the Doppler frequency equals multiples of the pulse repetition frequency (PRF). In this work, the effect of the wall filter has been studied for two different blood velocity estimators; the crosscorrelation method (CCM) and the extended autocorrelation method (EAM). When the pulse bandwidth is sufficiently high, the Doppler signal bandwidth will exceed the wall filter cut-off frequency due to the transit-time effect, and the dead zones are partially removed. However, the chance of velocity aliasing is increased in these zones due to the filtering, both for the CCM and EAM method. The effects of the wall filter have been studied by simulations with rectilinear velocities up to four times the Nyquist limit (/spl nu//sub NY/). In this simulation, the pulse bandwidth is 2.5 MHz. When the cut-off frequency of the wall filter is 0.1/sup */PRF, no velocity aliasing has been observed. When the wall filter is increased to 0.2*PRF, there is 15% aliasing error occurring at velocity=2/sup *//spl nu//sub NY/ and no velocity aliasing at v=4*/spl nu//sub NY/. When the wall filter is increased to 0.25*PRF, there is about 70% velocity aliasing error at twice /spl nu//sub NY/, and 15% velocity aliasing error at velocity four times /spl nu//sub NY/. The simulation results have further been verified by experimental data from subclavian artery measurements with velocities up to twice the Nyquist limit.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».