Comparison of analytical and numerical approaches for CT-based aberration correction in transcranial passive acoustic imaging
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT)-based aberration corrections are employed in transcranial ultrasound both for therapy and imaging. In this study, analytical and numerical approaches for calculating aberration corrections based on CT data were compared, with a particular focus on their application to transcranial passive imaging. Two models were investigated: a three-dimensional full-wave numerical model (Connor and Hynynen 2004 IEEE Trans. Biomed. Eng. 51 1693-706) based on the Westervelt equation, and an analytical method (Clement and Hynynen 2002 Ultrasound Med. Biol. 28 617-24) similar to that currently employed by commercial brain therapy systems. Trans-skull time delay corrections calculated from each model were applied to data acquired by a sparse hemispherical (30 cm diameter) receiver array (128 piezoceramic discs: 2.5 mm diameter, 612 kHz center frequency) passively listening through ex vivo human skullcaps (n = 4) to emissions from a narrow-band, fixed source emitter (1 mm diameter, 516 kHz center frequency). Measurements were taken at various locations within the cranial cavity by moving the source around the field using a three-axis positioning system. Images generated through passive beamforming using CT-based skull corrections were compared with those obtained through an invasive source-based approach, as well as images formed without skull corrections, using the main lobe volume, positional shift, peak sidelobe ratio, and image signal-to-noise ratio as metrics for image quality. For each CT-based model, corrections achieved by allowing for heterogeneous skull acoustical parameters in simulation outperformed the corresponding case where homogeneous parameters were assumed. Of the CT-based methods investigated, the full-wave model provided the best imaging results at the cost of computational complexity. These results highlight the importance of accurately modeling trans-skull propagation when calculating CT-based aberration corrections. Although presented in an imaging context, our results may also be applicable to the problem of transmit focusing through the skull.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».