Automatic Measurement of Human Subcutaneous Fat with Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an approach to measure human subcutaneous fat thickness automatically using ultrasound radio frequency (RF) signals. We propose using spatially compounded spectrum properties extracted from the RF signals of ultrasound for the purpose of fat boundary detection. Our fat detection framework consists of 4 main steps. The first step is to capture RF data from 11 ultrasound beam angles and at 4 different focal positions. Second, spectrum dispersion is calculated from the local spectrum of RF data using the short-time Fourier transform and moment analysis. The values of the spectrum dispersion are encoded as gray-scale parametric images. Third, averaging is used to reduce speckle noise in the parametric image and improve the visualization of the subcutaneous fat layer. Finally, we apply Rosin's thresholding and random sample consensus boundary detection to extract the fat boundary. Our method was applied on 36 samples obtained in vivo at the suprailiac, thigh, and triceps of 9 human participants. In our study, high correlations between the manual and automatic ultrasound measurements (r > 0.7 at all body sites), and between the skinfold caliper and automatic ultrasound measurements (r > 0.7 at all body sites) were observed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».