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Enregistrement W2130750113 · doi:10.1177/8756479302239545

The Methods and Effects of Transducer Degradation on Image Quality and the Clinical Efficacy of Diagnostic Sonography

2003· article· en· W2130750113 sur OpenAlexaff
Beate Weigang, Glenis Moore, James Gessert, William H. Phillips, Mark E. Schafer

Notice bibliographique

RevueJournal of diagnostic medical sonography · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensMiller Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransducerImaging phantomUltrasoundImage qualityAcousticsBiomedical engineeringRadiologyComputer scienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In diagnostic ultrasound examinations, transducer “health” is key to diagnostic efficacy. It is known that individual transducer element integrity within an array is central to overall probe performance and over time, with normal use, elements can cease working or lose sensitivity, leading to a potentially negative impact on the clinical efficacy of the ultrasound examination. Investigating this issue, the authors evaluated transducers with selected elements disabled compared to fully functioning arrays, examined how dead elements affected ultrasound beams, acoustic parameters, flow phantom/tissue phantom results as well as human imaging. Results: As few as 2 consecutive dead elements can materially impact the beam profile; four or more can significantly reduce resolution and penetration, increase the noise floor, and cause Doppler peak velocity errors, flow ambiguity and spectral broadening. Tissue phantoms proved to be equivocal in spotting defective elements. Conclusion: array heath is critical to high-quality, efficacious ultrasound studies and the potential for misdiagnosis increases as array elements degrade.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
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

Citations68
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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