High-Frame-Rate Echocardiography Using Coherent Compounding With Doppler-Based Motion-Compensation
Notice bibliographique
Résumé
High-frame-rate ultrasonography based on coherent compounding of unfocused beams can potentially transform the assessment of cardiac function. As it requires successive waves to be combined coherently, this approach is sensitive to high-velocity tissue motion. We investigated coherent compounding of tilted diverging waves, emitted from a 2.5 MHz clinical phased array transducer. To cope with high myocardial velocities, a triangle transmit sequence of diverging waves is proposed, combined with tissue Doppler imaging to perform motion compensation (MoCo). The compound sequence with integrated MoCo was adjusted from simulations and was tested in vitro and in vivo. Realistic myocardial velocities were analyzed in an in vitro spinning disk with anechoic cysts. While a 8 dB decrease (no motion versus high motion) was observed without MoCo, the contrast-to-noise ratio of the cysts was preserved with the MoCo approach. With this method, we could provide high-quality in vivo B-mode cardiac images with tissue Doppler at 250 frames per second. Although the septum and the anterior mitral leaflet were poorly apparent without MoCo, they became well perceptible and well contrasted with MoCo. The septal and lateral mitral annulus velocities determined by tissue Doppler were concordant with those measured by pulsed-wave Doppler with a clinical scanner (r(2)=0.7,y=0.9 x+0.5,N=60) . To conclude, high-contrast echo cardiographic B-mode and tissue Doppler images can be obtained with diverging beams when motion compensation is integrated in the coherent compounding process.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».