Echo-Lagrangian particle tracking: an ultrasound-based method for extracting path-dependent flow quantities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eulerian, ultrasound-based velocimetry has become a popular tool for evaluating non-optically accessible flows, and has demonstrated great potential for medical flows. In contrast, the current study presents a Lagrangian method of extracting path-dependent dynamics from time-resolved ultrasound images referred to here as echo-Lagrangian particle tracking (echoLPT). Ultrasound system parameters specific to Lagrangian tracking are detailed for recording pulsatile flow through an idealized stenosis model. Furthermore, seeding materials and image processing procedures are discussed in order to improve signal-to-noise ratio and minimize particle image ambiguity. The pathlines that result from echoLPT reveal mixing downstream of the stenosis, and yield time-resolved, path-dependent information. As a means to demonstrate the value of echoLPT, particle residence time (PRT) in the post-stenotic region is calculated. PRT is the length of time a fluid parcel remains within a region of interest, and is used to highlight the effects of pulsatility. For the pulsatile flows tested, PRT is shown to increase with the frequency of pulsation as fluid is swept into the recirculation region, while PRT is decreased with increasing mean Reynolds number and amplitude ratio.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».