Viscoelastic characterization of soft tissues by Dynamic Micro-Elastography (DME) in the frequency range of 300–1500 Hz
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical characterization of living tissues and organs are of interest because information on their viscoelastic properties in the presence of diseases can affect therapy planning. This article proposes the Dynamic Micro-Elastography (DME) method to characterize elasticity and viscosity parameters from the acoustical properties (velocity and attenuation) of monochromatic and transient shear waves in a large frequency range (300 – 1500 Hz). To overcome spatial and temporal limitations of conventional systems, we used a high frequency transducer (25 MHz) and a shear wave gated strategy to reconstruct ultra fast RF frame sequences (16000 images per second). Viscoelasticity of agar-gelatin materials, porcine blood clots and porcine liver samples were investigated. As previously observed in the literature at lower frequencies, the liver tissue appeared highly viscous between 300 – 1500 Hz, whereas the gel and blood clot presented constant elasticity values over that range of frequency. A second experiment undertaken on a small animal organ (rat liver) proved that such high frequency waves, tracked with our high resolution system, permit to study its mechanical properties. To conclude, this characterization tool is adequate to investigate soft tissue rheological behavior evolution as a function of frequency. Moreover, because wavelengths of propagating shear waves are very small (≪ 2 mm at 1500 Hz) and the motion tracking system very accurate, DME could also be applied to characterize millimetric organs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».