The applicability of ultrasound dynamic receive beamformers to photoacoustic imaging
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound array transducers offer several advantages over mechanically-scanned transducers for photoacoustic imaging, including high imaging frame rates and dynamic focusing. Development of a photoacoustic array system can be accelerated by adapting existing commercial ultrasound systems and harnessing their performance-enhancing aspects such as parallel beamforming. One challenge faced when adapting commercial ultrasound systems for photoacoustic imaging is that the dynamic delay sequences required for focusing must account for one-way rather than two-way ultrasound wave propagation. Modifying the hardware may be difficult for developers and impossible for users, but some ultrasound systems provide a parameter, c: the speed of sound used to calculate these delays. A linear-array based ultrasound platform with parallel channel acquisition is used to compare experimental point-spread functions produced using an ultrasound beamformer with a scaled value of c to those produced by a photoacoustic beamformer. Scaling c by a factor of √2 provides the best image quality compared with adjustments by 1 and 2, but requires image rescaling, which can be done post-acquisition or by modification of the rendering software. Although optimal focusing is achieved for linear scanning, this is not the case for sector scanning, which requires angular and depth rescaling.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».