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Enregistrement W2179736707 · doi:10.7205/milmed-d-14-00402

Ultrasonic Imaging of Foreign Inclusions and Blood Vessels Through Thick Skull Bones

2015· article· en· W2179736707 sur OpenAlexaff
Kiyanoosh Shapoori, Jeffrey M. Sadler, Zaki Ahmed, Adrian Wydra, E. Maeva, Eugene Malyarenko, Roman Gr. Maev

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensUniversity of WindsorWindsor Clinical Research
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Firenze
Mots-clésTranscranial DopplerPhased arrayUltrasonic sensorUltrasoundSkullBiomedical engineeringBlood flowComputer scienceMaterials scienceAcousticsRadiologyMedicineAnatomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a new progress in the development of a portable ultrasonic transcranial imaging system, which is expected to significantly improve the clinical utility of transcranial diagnostic ultrasound. When conventional ultrasonic phased array and Doppler techniques are applied through thick skull bones, the ultrasound field is attenuated, deflected, and defocused, leading to image distortion. To address these deficiencies, the ultrasonic transcranial imaging system implements two alternative ultrasonic methods. The first method improves detection of small foreign objects, such as bone fragments, pieces of shrapnel, or bullets, lodged in the brain tissue. Using adaptive beamforming, the method compensates for phase aberration induced by the skull and refocuses the distorted ultrasonic field at the desired location. The second method visualizes the blood flow through intact human skull using ultrasonic speckle reflections from the blood cells, platelets, or contrast agents. By analyzing these random temporal changes, it is possible to obtain 2D or 3D blood flow images, despite the adverse influence of the skull. Both methods were implemented on an advanced open platform phased array controller driving linear and matrix array probes. They were tested on realistic skull bone and head phantoms with foreign inclusions and blood vessel models.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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