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Enregistrement W2154213657 · doi:10.1109/tuffc.2008.839

Viscoelastic parameter estimation based on spectral analysis

2008· article· en· W2154213657 sur OpenAlexaff
Hani Eskandari, Septimiu E. Salcudean, Robert Rohling

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityElasticity (physics)RheometryImaging phantomElastographyMaterials scienceBiomedical engineeringRelaxation (psychology)Computer scienceBiological systemAcousticsUltrasoundComposite materialPhysicsOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a new technique for the robust estimation of relaxation-time distribution in tissue. The main novelty is in the use of the phase of transfer functions calculated from a time series of strain measurements at multiple locations. Computer simulations with simulated measurement noise demonstrate the feasibility of the approach. An experimental apparatus and software were developed to confirm the simulations. The setup can be used both as a rheometer to characterize the overall mechanical properties of a material or as a vibro-elastography imaging device using an ultrasound system. The algorithms were tested on tissue mimicking phantoms specifically developed to exhibit contrast in elasticity and relaxation time. The phantoms were constructed using a combination of gelatin and a polyvinyl alcohol sponge to produce the desired viscoelastic properties. The tissue parameters were estimated and the elasticity and relaxation time of the materials have been used as complementary features to distinguish different materials. The estimation results are consistent with the rheometry, verifying that the relaxation time can be used as a complementary feature to elasticity to delineate the mechanical properties of the phantom.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations28
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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