MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2533220720 · doi:10.1109/tuffc.2016.2620381

Multifrequency Interlaced CMUTs for Photoacoustic Imaging

2016· article· en· W2533220720 sur OpenAlexafffund
Ryan K. W. Chee, Peiyu Zhang, Mohammad Maadi, Roger J. Zemp

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésCapacitive micromachined ultrasonic transducersTransducerMaterials scienceAcousticsHigh frequency ultrasoundUltrasonic sensorSensitivity (control systems)Low frequencyImage resolutionWidebandOpticsUltrasoundComputer sciencePhysicsElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multifrequency capacitive micromachined ultrasound transducers (CMUTs) are introduced consisting of interlaced 82- [Formula: see text] (low frequency) and 36- [Formula: see text] (high frequency) membranes. The membranes have been interlaced on a scale smaller than the shortest wavelength of operation allowing several advantages over other multifrequency transducer designs including aligned beam profiles, optimal imaging resolution, and minimal grating lobes. The low- and high-frequency CMUTs operate at 1.74 and 5.04 MHz in immersion, respectively. Multifrequency transducers have applications in wideband photoacoustic (PA) imaging where multifrequency transducers are better able to detect both high- and low-frequency PA frequency content. The PA frequency content is target size dependent, which means traditional high-frequency transducers have less sensitivity to larger objects such as diffuse contrast agents. We demonstrate that the low-frequency subarrays are able to better visualize diffuse agent distributions, while the high-frequency subarrays offer fine-resolution imaging important for microvascular imaging and structural navigation. Spectroscopically unmixed images superimpose high sensitivity images of agent concentrations (acquired using low-frequency subarrays) onto high-resolution images of microvessel-mimicking phantoms (acquired using high-frequency subarrays).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency ControlMême sujetPhotoacoustic and Ultrasonic ImagingTravaux en français237 207