Robust and high-frame-rate visualization of arterial pulse wave propagation dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Crucial to the facilitation of early detection of vascular diseases is the development of new imaging techniques that can track vascular dynamics at sub-millisecond time resolution. Previously, we have designed new high-frame-rate ultrasound imaging solutions that can track complex flow dynamics at >1000 fps frame rate, thereby providing hemodynamic insights for vascular diagnostics. Here, we have expanded our suite of vascular diagnostic tools by developing new imaging modes for mapping the structural dynamics of arterial walls. We have particularly devised a novel framework for robust ultrasound-based mapping of the spatiotemporal dynamics of arterial pulse wave (PW) propagation. Our framework involves: 1) plane wave data acquisition; 2) eigen-based data processing; and 3) phase-based motion estimation. The eigen-processing module represents a novel application of singular value decomposition, and its purpose is to isolate the desired forward PW through identifying the corresponding left singular vector through a frequency analysis algorithm, thus making our framework robust against the biasing impact of PW reflections. Also, to visualize PW propagation, positions of PW front were mapped and trailed with its past positions. Using this new eigen-based PW visualization framework, we can now accurately identify differences in PW propagation dynamics in arterial segments of different wall thicknesses and wall elasticity. Corresponding cineloops will be shown at the meeting.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».