Multifrequency Interlaced CMUTs for Photoacoustic Imaging
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».