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Enregistrement W2608438070 · doi:10.1088/1361-6560/aa6ee7

An integrated and highly sensitive ultrafast acoustoelectric imaging system for biomedical applications

2017· article· en· W2608438070 sur OpenAlexfundno aff
Béatrice Berthon, Pierre-Marc Dansette, Mickaël Tanter, Mathieu Pernot, Jean Provost

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésUltrashort pulseDirect imagingMaterials scienceImaging techniqueBiomedical engineeringComputer scienceOpticsPhysicsMedicineLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct imaging of the electrical activation of the heart is crucial to better understand and diagnose diseases linked to arrhythmias. This work presents an ultrafast acoustoelectric imaging (UAI) system for direct and non-invasive ultrafast mapping of propagating current densities using the acoustoelectric effect. Acoustoelectric imaging is based on the acoustoelectric effect, the modulation of the medium's electrical impedance by a propagating ultrasonic wave. UAI triggers this effect with plane wave emissions to image current densities. An ultrasound research platform was fitted with electrodes connected to high common-mode rejection ratio amplifiers and sampled by up to 128 independent channels. The sequences developed allow for both real-time display of acoustoelectric maps and long ultrafast acquisition with fast off-line processing. The system was evaluated by injecting controlled currents into a saline pool via copper wire electrodes. Sensitivity to low current and low acoustic pressure were measured independently. Contrast and spatial resolution were measured for varying numbers of plane waves and compared to line per line acoustoelectric imaging with focused beams at equivalent peak pressure. Temporal resolution was assessed by measuring time-varying current densities associated with sinusoidal currents. Complex intensity distributions were also imaged in 3D. Electrical current densities were detected for injected currents as low as 0.56 mA. UAI outperformed conventional focused acoustoelectric imaging in terms of contrast and spatial resolution when using 3 and 13 plane waves or more, respectively. Neighboring sinusoidal currents with opposed phases were accurately imaged and separated. Time-varying currents were mapped and their frequency accurately measured for imaging frame rates up to 500 Hz. Finally, a 3D image of a complex intensity distribution was obtained. The results demonstrated the high sensitivity of the UAI system proposed. The plane wave based approach provides a highly flexible trade-off between frame rate, resolution and contrast. In conclusion, the UAI system shows promise for non-invasive, direct and accurate real-time imaging of electrical activation in vivo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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