A Frequency-Shift Method to Measure Shear-Wave Attenuation in Soft Tissues
Notice bibliographique
Résumé
In vivo quantification of shear-wave attenuation in soft tissues may help to better understand human tissue rheology and lead to new diagnostic strategies. Attenuation is difficult to measure in acoustic radiation force elastography because the shear-wave amplitude decreases due to a combination of diffraction and viscous attenuation. Diffraction correction requires assuming a cylindrical wavefront and an isotropic propagation medium, which may not be the case in some applications. In this paper, the frequency-shift method, used in ultrasound imaging and seismology, was adapted for shear-wave attenuation measurement in elastography. This method is not sensitive to diffraction effects. For a linear frequency dependence of the attenuation, a closed-form relation was obtained between the decrease in the peak frequency of the gamma-distributed wave amplitude spectrum and the attenuation coefficient of the propagation medium. The proposed method was tested against a plane-wave reference method in homogeneous agar-gelatin phantoms with 0%, 10%, and 20% oil concentrations, and hence different attenuations of 0.117, 0.202, and 0.292 [Formula: see text]/Hz, respectively. Applicability to biological tissues was demonstrated with two ex vivo porcine liver samples (0.79 and 1.35 [Formula: see text]/Hz) and an in vivo human muscle, measured along (0.43 [Formula: see text]/Hz) and across (1.77 [Formula: see text]/Hz) the tissue fibers. In all cases, the data supported the assumptions of a gamma-distributed spectrum for the source and linear frequency attenuation for the tissue. This method provides tissue attenuation, which is relevant diagnostic information to model viscosity, in addition to shear-wave velocity used to assess elasticity. Data processing is simple and could be performed automatically in real time for clinical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».