Notice bibliographique
Résumé
Tissue stiffness is often correlated to its pathological state and can be used as a basis for initial recognition of many tissue abnormalities. The term elastography refers to the class of medical imaging techniques that non-invasively measure the viscoelastic properties of soft tissue. Elastography involves deforming the tissue using an exciter, measuring the deformations using an imaging technique such as ultrasound (US) or magnetic resonance imaging (MRI), and then calculating the tissue elasticity distribution by solving an inverse problem. The focus of this thesis is on the inverse problem. Specifically, this thesis studies the inverse problem of elastography using direct finite element methods under the condition of applying continuous harmonic excitation to measure the absolute value of the elasticity. First, the “mixed-FEM” inversion technique that solves for both the shear modulus and the pressure is considered. Different regularization techniques are investigated for this method. New sparsity and strain-based regularization techniques, which improve the accuracy, robustness to noise, and speed of the reconstruction, are developed. A comparison of the iterative and direct FEM techniques is performed using simulations. The results show the superiority of the direct method over the iterative method. In order to reduce the number of unknowns, the pressure parameters are removed using the curl operator in a new curl-based direct FEM technique (c-FEM). In this technique, unlike in all previous curl-based methods, the local homogeneity assumption is not used. One of the main observations of this thesis is the importance of the deleterious effect of the tissue homogeneity assumption on the reconstruction results for regions with large variations in the elasticity of the region. A new simplified direct FEM technique without the homogeneity assumption (shear-FEM) is also developed for cases where only partial displacement data is available, such as in US elastography. It is shown that using multi-frequency excitations in both c-FEM and shear-FEM techniques is beneficial by providing multiple measurements of the shear waves and reducing the problem of low-amplitude nodes. To conclude the thesis, the methods developed in this thesis, plus two other established reconstruction algorithms, are compared using simulations, phantoms, ex-vivo and in-vivo data.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».