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Enregistrement W2508509294 · doi:10.1109/tuffc.2016.2597135

Investigation of Crossbeam Multi-receiver Configurations for Accurate 3-D Vector Doppler Velocity Estimation

2016· article· en· W2508509294 sur OpenAlexafffund
Bushra Hussain, Billy Y. S. Yiu, Alfred C. H. Yu, James C. Lacefield, Tamie L. Poepping

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésDoppler effectFlow velocityTurbulenceAcoustic Doppler velocimetryAcousticsPhysicsRange (aeronautics)Beam (structure)Rotation (mathematics)Filter (signal processing)OpticsLaser Doppler velocimetryFlow (mathematics)MathematicsBlood flowGeometryComputer scienceMaterials scienceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An accurate estimation of low blood velocities whose Doppler shifts span the wall filter cutoff, such as near the wall in recirculation or disturbed flow regions, is important for accurate mapping of velocities to achieve improved estimations of wall shear stress and turbulence, which are known risk factors for atherosclerosis and stroke. This paper presents the comparative benefit of increasing the number of receiver beams above three for an improved estimation of low 3-D velocities. The 3-D crossbeam vector Doppler ultrasound configurations were studied in terms of the number of receiver beams, interbeam angle, and beam selection method (criterion for discriminating between tissue and blood Doppler signals) for a range of velocity orientations, which may prove useful in the design of a future 2-D array for vascular imaging. For maximum velocity resolution, a shallow gradient of low flow velocities up to 5 cm/s was generated across a large-diameter (2.46 cm) straight vessel. Data were acquired using a linear array rotated around the central transmit beam axis to generate three- to eight-receiver (3R-8R) configurations;the rotation of each configuration relative to the flow axis was used to mimic a broad range of velocity vector orientations. Accuracy and precision for ≥5 receivers were consistently better over all velocity orientations and for all selection methods. For a velocity magnitude of 2 cm/s, the best accuracy and precision in both magnitude and direction (~21% ± 13%, <1° ± 9°, respectively) were seen with a 5R configuration using a weighted least-squares selection method. Asymmetry in the 5R configuration led to an improved accuracy and precision compared with that in symmetrical 6R and 8R configurations. The results demonstrated relatively little to no benefit from more than five receiver beams.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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