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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

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