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Enregistrement W2124357060 · doi:10.1109/ultsym.2007.21

2C-4 A 64-Channel Beamformer for 50 MHz Linear Arrays

2007· article· en· W2124357060 sur OpenAlexaff
Holly S. Lay, G.R. Lockwood

Notice bibliographique

RevueProceedings/Proceedings - IEEE Ultrasonics Symposium · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtexComputer scienceField-programmable gate arrayChannel (broadcasting)BeamformingInterpolation (computer graphics)Linear interpolationComputer hardwareSet (abstract data type)Sampling (signal processing)AlgorithmElectronic engineeringEngineeringTelecommunicationsFilter (signal processing)Artificial intelligenceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the design and implementation of a 64-channel beamformer for a 50 MHz linear array for use in medical imaging. The results for a series of theoretical models comparing various beamforming algorithms are given. The final algorithm is a compromise solution, applying a simple linear interpolation algorithm to a data set acquired using 4x interleaved sampling. This allows for 12 bit, 200 MS/s performance with a 50 MS/s ADC. This algorithm has been implemented on a Virtex 4 FPGA using a commercially available applications board featuring onboard SDRAM, oscillator, and parallel and serial communications. This board was tested with ideal data, as well as with an 8-channel analog board. There was excellent agreement between the hardware and computer simulation results.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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