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Enregistrement W2142438512 · doi:10.1109/ultsym.2012.6787364

A virtual point source pulse probing technique for suppressing grating lobes in large-pitch phased arrays

2012· article· en· W2142438512 sur OpenAlexaff
Zahra Torbatian, Robert B. A. Adamson, Jeremy A. Brown

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeamformingGratingOpticsPhased arraySide lobeMain lobeNarrowbandMaterials scienceImaging phantomSpeckle patternAcousticsComputer sciencePhysicsTelecommunicationsAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have been investigating a recently developed technique called Phase Coherence Imaging (PCI) that suppresses grating lobes in large-pitch arrays by defining a weighting factor based on the instantaneous phase of received echoes. This could lessen many of the limitations associated with the fabricating of high-frequency micro-arrays. The technique is not very effective however, when used with conventional transmit beamforming because the received grating lobe echoes are narrowband. In previous work, we suggested and theoretically evaluated a new beamforming technique called "Pulse Probing" in order to generalize the application of PCI for suppressing grating lobes when using conventional transmit focusing. In this work, the experimental verification of the technique using a commercially available high-frequency linear array system (Vevo 2100, VisualSonics) is reported. We demonstrate that by pre-calculating PCI weighting factors using a defocused pulse from a virtual point source, and later applying them to conventional transmit beamforming, the grating lobes resulting from a 50 MHz, 64- element, 1.26 λ pitch phased array can be suppressed approximately 40 dB more than when using PCI alone. We have further experimentally shown that with this technique, grating lobes resulting from wire targets embedded in a tissue-mimicking phantom could be suppressed while the tissue speckle and the wire target were preserved.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,000
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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