Computational models of distributed aberration in ultrasound breast imaging
Notice bibliographique
Résumé
Two methods for simulation of ultrasound wavefront distortion are introduced and compared with aberration produced in simulations using digitized breast tissue specimens and a conventional multiple time-shift screen model. In the first method, aberrators are generated using a computational model of breast anatomy. In the second method, 10 to 12 irregularly shaped, strongly scattering inclusions are superimposed on the multiple-screen model to create a screen-inclusion model. Linear 2-D propagation of a 7.5-MHz planar, pulsed wavefront through each aberrator is computed using a first-order k-space method. The anatomical and screen-inclusion models reproduce two characteristics of arrival-time fluctuations observed in simulations using the digitized specimens that are not represented in simulations using the multiple-screen model: non-Gaussian first-order statistics and sharp changes in the rms arrival-time fluctuation as a function of propagation distance. The anatomical and screen-inclusion models both produce energy- level fluctuations similar to the digitized specimens, but the anatomical model more closely matches the pulse-shape distortion produced by the specimens. Both aberration models can readily be extended to 3-D, and the screen-inclusion model has the advantage of simplicity of implementation. Both models should enable more rigorous evaluation of adaptive focusing algorithms than is possible using conventional time-shift screen models.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».