Biomedical applications of sparse hemispherical ultrasound arrays
Notice bibliographique
Résumé
Sparse arrays have been employed in biomedical ultrasound for diagnostic and therapeutic purposes to reduce the technical complexities associated with dense arrays while maintaining adequate performance characteristics. Sparse arrays are particularly attractive when large apertures are desired, which is often the case for therapy to achieve high acoustic gains and tight focal volumes. Large aperture arrays provide similar benefits on receive during multichannel beamforming of passively detected acoustic emissions, which is a promising approach for guiding cavitation-mediated ultrasound therapies. Our group has designed and fabricated sparse hemispherical phased arrays for ultrasound brain imaging and therapy. Ultrasound field simulations were carried out to optimize the spatial distribution of array elements. We have employed these devices for skull computed tomography-array registration, 3D spatial mapping of microbubble activity in vivo through ex-vivo human skullcaps via noninvasive aberration correction methods, and have harnessed this spatiotemporal cavitation information to calibrate exposure levels for safe, volumetric ultrasound-induced blood-brain barrier opening. In conjunction with techniques borrowed from optical microscopy, we have demonstrated trans-skull 3D microbubble imaging beyond the diffraction limit, which may have application in ultrasound-based cerebral angiography. This talk will review our progress to date in the development and biomedical application of sparse hemispherical ultrasound arrays.
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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 | 0,001 |
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 ».