MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2769294299 · doi:10.1109/ultsym.2017.8092905

Multi-frequency CMUT imaging arrays for multi-scale imaging and imaging-therapy applications

2017· article· en· W2769294299 sur OpenAlexaff
Mohammad Maadi, Benjamin Greenlay, Christopher Ceroici, Roger J. Zemp

Notice bibliographique

Revue2017 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitive micromachined ultrasonic transducersTransducerAcousticsUltrasonic sensorMaterials scienceSecond-harmonic imaging microscopyPhotoacoustic imaging in biomedicineHigh frequency ultrasoundOptoacoustic imagingUltrasoundBiomedical engineeringComputer scienceOpticsPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-frequency transducers may have a number of emerging applications including multi-scale imaging, superharmonc contrast imaging and imaging-therapy applications. For imaging-therapy applications low-frequencies are typically needed for therapeutic heating or contrast agent destruction, while higher-frequencies are required for high-resolution imaging. However, development of these multi-frequency transducers is challenging owing to disparate focal zones or difficult acoustic impedance matching. Recently we introduced CMUT-based multi-frequency transducers with small- and large- membranes interlaced on a scale smaller than the acoustic wavelengths. We have demonstrated the utility of small feasibility arrays for multi-band photoacoustic imaging but have yet to demonstrate co-aligned low-and-high frequency pulse-echo ultrasound with larger arrays.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2017 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS)Même sujetUltrasound Imaging and ElastographyTravaux en français237 207