Capacitive micromachined ultrasound transducers for intravascular ultrasound imaging
Notice bibliographique
Résumé
Intravascular ultrasound (IVUS) is a burgeoning imaging technology that provides vital information for the diagnosis of coronary arterial diseases. A significant constituent that enables the IVUS system to attain high-resolution images is the ultrasound transducer, which acts as both a transmitter that sends acoustic waves and a detector that receives the returning signals. Being the most mature form of ultrasound transducer available in the market, piezoelectric transducers have dominated the field of biomedical imaging. However, there are some drawbacks associated with using the traditional piezoelectric ultrasound transducers such as difficulties in the fabrication of high-density arrays, which would aid in the acceleration of the imaging speed and alleviate motion artifact. The advent of microelectromechanical system (MEMS) technology has brought about the development of micromachined ultrasound transducers that would help to address this issue. Apart from the advantage of being able to be fabricated into arrays with lesser complications, the image quality of IVUS can be further enhanced with the easy integration of micromachined ultrasound transducers with complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS). This would aid in the mitigation of parasitic capacitance, thereby improving the signal-to-noise. Currently, there are two commonly investigated micromachined ultrasound transducers, piezoelectric micromachined ultrasound transducers (PMUTs) and capacitive micromachined ultrasound transducers (CMUTs). Currently, PMUTs face a significant challenge where the fabricated PMUTs do not function as per their design. Thus, CMUTs with different array configurations have been developed for IVUS. In this paper, the different ultrasound transducers, including conventional-piezoelectric transducers, PMUTs and CMUTs, are reviewed, and a summary of the recent progress of CMUTs for IVUS 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».