Forward and inverse viscoelastic wave scattering by irregular inclusions for shear wave elastography
Notice bibliographique
Résumé
Inversion methods in shear wave elastography use simplifying assumptions to recover the mechanical properties of soft tissues. Consequently, these methods suffer from artifacts when applied to media containing strong stiffness contrasts, and do not provide a map of the viscosity. In this work, the shear wave field recorded inside and around an inclusion was used to estimate the viscoelastic properties of the inclusion and surrounding medium, based on an inverse problem approach assuming local homogeneity of both media. An efficient semi-analytical method was developed to model the scattering of an elastic wave by an irregular inclusion, based on a decomposition of the field by Bessel functions and on a decomposition of the boundaries as Fourier series. This model was validated against finite element modeling. Shear waves were experimentally induced by acoustic radiation force in soft tissue phantoms containing stiff and soft inclusions, and the displacement field was imaged at a high frame rate using plane wave imaging. A nonlinear least-squares algorithm compared the model to the experimental data and adjusted the geometrical and mechanical parameters. The estimated shear storage and loss moduli were in good agreement with reference measurements, as well as the estimated inclusion shape. This approach provides an accurate estimation of geometry and viscoelastic properties for a single inclusion in a homogeneous background in the context of radiation force elastography.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».