Computed tomography-based aberration correction for trans-skull acoustic focusing: Comparison of simulations and measurements with focused ultrasound brain systems
Notice bibliographique
Résumé
Clinical focused ultrasound brain systems currently employ computed tomography (CT)-based phase and amplitude corrections to mitigate skull-induced distortions and restore an acoustic focus at the intended target. In this study, acoustic measurements were conducted using two transcranial magnetic resonance-guided focused ultrasound systems (ExAblate 4000, InSightec, Haifa, Israel) operating at 230 and 650 kHz. The acoustic fields generated by the devices within intact, water-filled ex-vivo human skulls near the geometric focus were mapped using a 0.5 mm diameter needle hydrophone. In addition, the signals transmitted from each individual array element were captured at various locations within the skull cavity. These measurements were repeated without the presence of the skull in order to determine the element-specific aberrations induced by the cranial bone for each target position. The experimental measurements were simulated using three previously developed transcranial ultrasound propagation models: an analytical method similar to that currently employed by clinical brain systems, a multi-layered ray-acoustic approach, and a three-dimensional full-wave propagation model based on the Westervelt equation. We will present a comparison of the models based on their computational complexity as well as their ability to both predict the phase and amplitude aberrations induced by the skull and reproduce the measured in-situ pressure field distributions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».