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Enregistrement W2135223303 · doi:10.1109/ultsym.2011.0286

Viscoelastic characterization of an elliptic structure in dynamic elastography imaging using a semi-analytical shear wave scattering model

2011· article· en· W2135223303 sur OpenAlexaff
Emmanuel Montagnon, Anis Hadj-Henni, Cédric Schmitt, Guy Cloutier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityIsotropyImaging phantomInverse problemMagnetic resonance elastographyElastographyFinite element methodElasticity (physics)Robustness (evolution)Shear modulusRheologyMaterials scienceMechanicsPhysicsComputer scienceMathematicsMathematical analysisAcousticsOpticsUltrasound

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of dynamic elastography, the quantitative estimation of elasticity usually relies on homogeneity, linearity and isotropy assumptions. However, the presence of confined mechanical heterogeneities such as tumors, make those assumptions coarse. In this study, a semi-analytical model of shear wave scattering by elliptical structures is proposed in order to take into account physical interactions due to the presence of a mechanical heterogeneity including viscous effects. The model was validated using the finite element method as a reference in a forward problem approach. Then, an inversion method based on a least-square optimization was applied to in-vitro results obtained on agar-gelatin phantoms. Finally, the robustness of the inversion procedure was assessed considering various signal-to-noise ratios. Theoretical results were found in good agreement with the forward problem formulation. The inverse problem allowed robust viscoelastic assessments of phantom materials without any assumption on their rheological behavior.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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