Coherent and incoherent ultrasound backscatter from cell aggregates
Notice bibliographique
Résumé
The effective medium theory (EMT) was recently developed to model the ultrasound backscatter from aggregating red blood cells [Franceschini, Metzger, and Cloutier, IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control 58, 2668–2679 (2011)]. The EMT assumes that aggregates can be treated as homogeneous effective scatterers, which have effective properties determined by the aggregate compactness and the acoustical characteristics of the cells and the surrounding medium. In this study, the EMT is further developed to decompose the differential backscattering cross section of a single cell aggregate into coherent and incoherent components. The coherent component corresponds to the squared norm of the average scattering amplitude from the effective scatterer, and the incoherent component considers the variance of the scattering amplitude (i.e., the mean squared norm of the fluctuation of the scattering amplitude around its mean) within the effective scatterer. A theoretical expression for the incoherent component based on the structure factor is proposed and compared with another formulation based on the Gaussian direct correlation function. This theoretical improvement is assessed using computer simulations of ultrasound backscatter from aggregating cells. The consideration of the incoherent component based on the structure factor allows us to approximate the simulations satisfactorily for a product of the wavenumber times the aggregate radius krag around 2.
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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 | 0,001 |
| 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 ».