Development of an ultrasound tomography system: Preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
We are currently developing an ultrasound tomography system at the University of Manitoba. This system consists of eight circular rings of transducers so as to provide the potential to create two- and three-dimensional images. Thirty-two individual piezo-electric transducers are mounted in each ring, and each transducer can both transmit and receive ultrasonic waves. We utilize a frequency-domain inverse scattering framework to invert the measured ultrasound data so as to create quantitative images of the ultrasonic properties of the object being imaged. To this end, the measured data obtained from this system are calibrated before being inverted. For the calibration step, we discuss methods to accurately find the transducers’ positions, properly convert the measured time-domain data into the frequency domain, and then minimize the discrepancy between the actual system and the simulated one through the use of calibration coefficients. Once this process is done, the calibrated frequency-domain data is processed by a frequency-domain inverse scattering algorithm. We utilize the Born iterative method (BIM) to invert this calibrated measured data to create two-dimensional images corresponding to ultrasonic properties of the object of interest [Mojabi & LoVetri, JASA, 2015]. Preliminary results of this BIM inversion are then presented and discussed.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».