Shear wave elastography using Wigner-Ville distribution: A simulated multilayer media study
Notice bibliographique
Résumé
Shear Wave Elastography (SWE) is a quantitative ultrasound-based imaging modality for distinguishing normal and abnormal tissue types by estimating the local viscoelastic properties of the tissue. These properties have been estimated in many studies by propagating ultrasound shear wave within the tissue and estimating parameters such as speed of wave. Vast majority of the proposed techniques are based on the cross-correlation of consecutive ultrasound images. In this study, we propose a new method of wave detection based on time-frequency (TF) analysis of the ultrasound signal. The proposed method is a modified version of the Wigner-Ville Distribution (WVD) technique. The TF components of the wave are detected in a propagating ultrasound wave within a simulated multilayer tissue and the local properties are estimated based on the detected waves. Image processing techniques such as Alternative Sequential Filters (ASF) and Circular Hough Transform (CHT) have been utilized to improve the estimation of TF components. This method has been applied to a simulated data from Wave3000™ software (CyberLogic Inc., New York, NY). This data simulates the propagation of an acoustic radiation force impulse within a two-layer tissue with slightly different viscoelastic properties between the layers. By analyzing the local TF components of the wave, we estimate the longitudinal and shear elasticities and viscosities of the media. This work shows that our proposed method is capable of distinguishing between different layers of a tissue.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».