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Enregistrement W2892912782 · doi:10.1088/1361-6560/aae3c3

Meshfree simulations of ultrasound vector flow imaging using smoothed particle hydrodynamics

2018· article· en· W2892912782 sur OpenAlexafffund
Shahrokh Shahriari, Damien Garcia

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Vibration Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Institutes of HealthInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésComputational fluid dynamicsSmoothed-particle hydrodynamicsComputer scienceFlow (mathematics)Doppler effectUltrasoundAcousticsMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before embarking on a series of in vivo tests, design of ultrasound-flow-imaging modalities are generally more efficient through computational models as multiple configurations can be tested methodically. To that end, simulation models must generate realistic blood flow dynamics and Doppler signals. The current in silico ultrasound simulation techniques suffer mainly from uncertainty in providing accurate trajectories of moving ultrasound scatterers. In mesh-based Eulerian methods, numerical truncation errors from the interpolated velocities, both in the time and space dimensions, can accumulate significantly and make the pathlines unreliable. These errors can distort beam-to-beam inter-correlation present in ultrasound flow imaging. It is thus a technical issue to model a correct motion of the scatterers by considering their interaction with boundaries and neighboring scatterers. We hypothesized that in silico analysis of emerging ultrasonic imaging modalities can be implemented more accurately with meshfree approaches. We developed an original fluid-ultrasound simulation environment based on a meshfree Lagrangian CFD (computational fluid dynamics) formulation, which allows analysis of ultrasound flow imaging. This simulator combines smoothed particle hydrodynamics (SPH) and Fourier-domain linear acoustics (SIMUS = simulator for ultrasound imaging). With such a particle-based computation, the fluid particles also acted as individual ultrasound scatterers, resulting in a direct and physically sound fluid-ultrasonic coupling. We used the in-house algorithms for fluid and ultrasound simulations to simulate high-frame-rate vector flow imaging. The potential of the particle-based method was tested in 2D simulations of vector Doppler for the intracarotid flow. The Doppler-based velocity fields were compared with those issued from SPH. The numerical evaluations showed that the vector flow fields obtained by vector Doppler components were in good agreement with the original SPH velocities, with relative errors less than 10% and 2% in the cross-beam and axial directions, respectively. Our results showed that SPH-SIMUS coupling enables direct and realistic simulations of ultrasound flow imaging. The proposed coupled algorithm has also the advantage to be 3D compatible and parallelizable.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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