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Enregistrement W2149024215 · doi:10.1109/42.870670

Analysis of geometrical distortion and statistical variance in length, area, and volume in a linearly scanned 3-D ultrasound image

2000· article· en· W2149024215 sur OpenAlexaff
Héloïse Cardinal, Jeremy D. Gill, Aaron Fenster

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Medical Imaging · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomDistortion (music)MathematicsPhysicsApproximation errorImage (mathematics)GeometryIterative reconstructionMathematical analysisOpticsArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A linearly scanned three-dimensional (3-D) ultrasound imaging system is considered. The transducer array is initially oriented along the x axis and aimed in the y direction. After being tilted by an angle theta about the x axis, and then swiveled by an angle phi about the y axis, it is translated in the z direction, in steps of size d, to acquire a series of parallel two-dimendional (2-D) images. From these, the 3-D image is reconstructed, using the nominal values of the parameters (phi, theta, d). Thus, any systematic or random errors in these, relative to their actual values (phi0, theta0, d0), will respectively cause distortions or variances in length, area, and volume in the reconstructed 3-D image, relative to the 3-D object. Here, we analyze these effects. Compact linear approximations are derived for the relative distortions as functions of the parameter errors, and hence, for the relative variances as functions of the parameter variances. Also, exact matrix formulas for the relative distortions are derived for arbitrary values of (phi, theta, d) and (phi0, theta0, d0). These were numerically compared to the linear approximations and to measurements from simulated 3-D images of a cubical object and real 3-D images of a wire phantom. In every case tested, the theory was confirmed within experimental error (0.5%).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations24
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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