Influence of guided waves in bone on pulse‐inversion contrast‐enhanced ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Guided waves generated from bone cortex inevitably act on microbubbles flowing through skeletal muscle capillaries in contrast-enhanced ultrasound (CEUS) and might influence the image quality. However, the action mechanism underlying the guided waves influence is still unknown, especially under contrast pulse-inversion transmission mode. This study aimed to clarify the influence of guided waves on pulse-inversion CEUS, which was investigated via in vitro infusion experiments. METHOD: Tibia guided waves were detected at pulse-inversion transmission and then characterized by using a short-time Fourier transform energy distribution. Using results at normal incidence as a baseline, the influence of guided wave dispersion on the contrast and resolution of pulse-inversion CEUS was investigated at an oblique incidence through continuous microbubbles infusion experiments in a vessel-tibia flow phantom. RESULTS: Frequency-dispersive property of tibia guided waves was observed at phases 0° and 180°, which improved the contrast of CEUS and reduced its resolution. Pulse-inversion CEUS balanced the contrast enhancement and resolution degeneration induced by guided waves. By contrast, contrast-to-tissue ratio of pulse-inversion CEUS increased by up to 109.1 ± 13.2% (P < 0.05) due to guided waves and its resolution was up to 0.9 ± 0.1 times that of baseline. CONCLUSIONS: Alterations of contrast and resolution in pulse-inversion CEUS induced by guided waves might provide an additional assessment for the capillary perfusion in the skeletal muscle near the bone cortex.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».