Fast Orthogonal Row–Column Electronic Scanning With Top-Orthogonal-to-Bottom Electrode Arrays
Notice bibliographique
Résumé
Recently, top-orthogonal-to-bottom electrode 2-D arrays were introduced as a practical design for 3-D ultrasound imaging without requiring the wiring of a 2-D grid of elements. However, previously proposed imaging schemes suffered from speed or image-quality limitations. Here, we propose a new imaging scheme which we call Fast Orthogonal Row-Column Electronic Scanning (FORCES). This new approach takes advantage of bias sensitivity to enable high-quality and fast B-scan imaging. We compare this imaging scheme with an equivalent linear array, a previously proposed row-column imaging scheme, as well as with the Explososcan imaging scheme for 2-D arrays through simulations. In a point phantom simulation, the lateral (azimuthal) resolution of a 64 ×64 element 6.67-MHz λ /2-pitch array using the FORCES imaging scheme with an f-number of 1.7 was 0.52 mm with similar in-plane image quality to an equivalent linear array but with improved and electronically steerable elevational resolution. When compared with other 3-D imaging schemes in point phantom simulations, the FORCES imaging scheme showed an azimuthal resolution improvement of 54% compared with Explososcan. Compared with a previously introduced row-column method, the FORCES imaging scheme had similar resolution but a 25-dB decrease in sidelobe amplitude, significantly impacting contrast to noise in scattering phantoms.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».