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Enregistrement W2162494140 · doi:10.1109/ultsym.2007.225

10B-6 A Composite Imaging Technique for High Frame-Rate and Full-View Cardiovascular Ultrasound and Elasticity Imaging

2007· article· en· W2162494140 sur OpenAlexaboutno aff
S. Wang, Wei-Ning Lee, Jianwen Luo, Elisa E. Konofagou

Notice bibliographique

RevueProceedings/Proceedings - IEEE Ultrasonics Symposium · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasound imagingUltrasonic imagingElasticity (physics)UltrasoundMedical imagingComputer scienceBiomedical engineeringMaterials scienceRadiologyMedicineArtificial intelligenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frame-rate of ultrasound radio-frequency (RF) data acquisition is critical for imaging of the pulse wave and electromechanical wave propagation in cardiovascular tissues as well as improving the strain estimation. Therefore, an automated method had been developed to overcome the frame-rate limitations on standard systems by retrospective multi-sector signal acquisition through an electrocardiogram (ECG) gating technique. The method achieved a frame rate of 481 Hz at a 100% field of view, 64 line densities and an imaging depth of 11 cm. The composite full-view images were reconstructed by retrospectively combining seven small-sector RF frames using the ECG-gating technique. The axial displacements of both long-axis and short-axis views of a human left ventricle and a long-axis view of the abdominal aorta were calculated using an RF based speckle-tracking technique comprising ID cross-correlation methods in a 2D search (window size of 6.9 mm and overlap of 80%). Several sequences of electromechanical waves propagating in a left ventricular long-axis and short-axis view, and long-axis view of abdominal aorta were imaged at high frame rates. Currently, the method was implemented on an Ultrasonix RP system (Ultrasonix Medical Corp. Richmond, Canada) and could be potentially implemented on other clinical systems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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