Effect of Spectral Estimation on Ultrasonic Backscatter Parameters in Measurements of Cancellous Bones
Notice bibliographique
Résumé
Objective: the purpose of this paper was to investigate the effect of spectral computation methods on the estimation of the four ultrasonic backscatter parameters, namely, the apparent integrated backscatter (AIB), the zero frequency intercept of apparent backscatter (FIAB), the frequency slope of apparent backscatter (FSAB), and the backscatter spectral centroid shift (SCS) from the backscattered signal of interest (SOI), and their subsequent correlations with cancellous bone parameter [bone volume/total volume (BV/TV)]. Methods: ultrasonic backscatter measurements were performed on 26 bovine cancellous bone specimens using a 1.0-MHz focused transducer. Four spectral estimation algorithms, including the classical periodogram, the autoregressive (AR) Burg algorithm, the AR covariance algorithm, and the AR modified covariance algorithm, were used to calculate the ultrasonic parameters. Influence of the signal’s delay time (T1) and its length (T2) on the strength of correlation between BV/TV and backscatter parameters was also studied. Results: the results have demonstrated that the AR-based estimators provide much more reliable and stronger correlations between the BV/TV and backscatter parameters than the classical periodogram. Recommendations for choosing SOI were also suggested. Conclusion: these results indicate that the AR-based method has a promising potential to enhance the performance of evaluation and diagnosis of the cancellous bone using the ultrasonic backscatter method. Significance: the enhancement of the correlation may provide a positive impact on the ultrasonic backscatter method to diagnose and monitor the bone quantity.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».