Photoacoustic Imaging with Capacitive Micromachined Ultrasound Transducers: Principles and Developments
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging (PAI) is an emerging imaging technique that bridges the gap between pure optical and acoustic techniques to provide images with optical contrast at the acoustic penetration depth. The two key components that have allowed PAI to attain high-resolution images at deeper penetration depths are the photoacoustic signal generator, which is typically implemented as a pulsed laser and the detector to receive the generated acoustic signals. Many types of acoustic sensors have been explored as a detector for the PAI including Fabry-Perot interferometers (FPIs), micro ring resonators (MRRs), piezoelectric transducers, and capacitive micromachined ultrasound transducers (CMUTs). The fabrication technique of CMUTs has given it an edge over the other detectors. First, CMUTs can be easily fabricated into given shapes and sizes to fit the design specifications. Moreover, they can be made into an array to increase the imaging speed and reduce motion artifacts. With a fabrication technique that is similar to complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS), CMUTs can be integrated with electronics to reduce the parasitic capacitance and improve the signal to noise ratio. The numerous benefits of CMUTs have enticed researchers to develop it for various PAI purposes such as photoacoustic computed tomography (PACT) and photoacoustic endoscopy applications. For PACT applications, the main areas of research are in designing two-dimensional array, transparent, and multi-frequency CMUTs. Moving from the table top approach to endoscopes, some of the different configurations that are being investigated are phased and ring arrays. In this paper, an overview of the development of CMUTs for PAI is presented.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».