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Enregistrement W3081066246 · doi:10.1115/1.0000004v

Modelling of Echo Amplitude Fidelity for Transducer Bandwidth and Tfm Pixel Resolution

2021· preprint· en· W3081066246 sur OpenAlexaboutno aff
David Lines, Ehsan Mohseni, Rastislav Zimermann, Carmelo Mineo, Charles MacLeod, Gareth Pierce, Anthony Gachagan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmplitudeTransducerEcho (communications protocol)Bandwidth (computing)AcousticsHigh fidelityPixelResolution (logic)FidelityComputer sciencePhysicsTelecommunicationsOpticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unrectified (RF) A-scan contains additional information in the phase component compared to its envelope-detected equivalent, but requires higher temporal sampling rates for accurate representation and measurement. The same is true for the pixel density in images reconstructed by the Total Focusing Method (TFM). However the time to calculate each pixel means there is a drive to minimise the total number of pixels for faster real-time imaging rates. This conflicts with the ASME V requirement for the amplitude measurement error, usually a result of under-sampling, to be less than 2dB [1, 2]. There is therefore a need to model the process and to optimise the pixel density trade-off. Quadrature-sampling is a standard approach for optimised representation of band-limited signals [3-6] and is a suitable candidate for ultrasound A-scans. This greatly reduces the size of the Full Matrix Capture (FMC) data set and hence the data transfer rate and storage requirements. A parametric analysis model of the FMC and TFM processes has been created. This has been used to evaluate the amplitude fidelity on both A-scans and TFM images as the fractional bandwidth of the transducer increases and as the pixel density reduces. The results from quadrature-sampling are compared with those using conventional high temporal sampling rates. Results from the parametric analysis modelling are presented for targets at varying scan angles and depths into the material. These show that, for typical transducer fractional bandwidths (up to 75%), quadrature-sampling of the FMC A-scans gives the required amplitude fidelity with TFM image resolutions of around 4 pixels/wavelength. This is a similar result to those reported for conventional FMC acquisition and envelope detection TFM [7]. Extensions of the quadrature-sampling approach for higher fractional bandwidth are also presented. These results are currently being compared with those from real data acquired from Side-Drilled Hole (SDH) targets in a calibration block. An advantage of the FMC+TFM approach is the separation of the acquisition and reconstruction processes. This allows the latter to be redone at higher pixel resolutions for better human interpretation when an indication is observed in the lower pixel resolution images. High resolution TFM reconstructions have been performed on the quadrature-sampled data to confirm that this capability is still possible. A key outcome from this work is the range of optimised pixel resolution values that are safe to use for fast FMC+TFM imaging, as well as the supporting evidence needed to justify them. References [1] ASME Committee, ASME BPVC.V Article 4 Mandatory Appendix XI Full Matric Capture, ASME, 2019. [2] ASME Committee, ASME BPVC.V Article 4 Nonmandatory Appendix F - Examination of Welds Using Full Matric Capture., ASME, 2019. [3] C. E. Shannon, “Communication in the presence of noise,” Proceedings of the Institute of Radio Engineers, vol. 37, no. 1, p. 10–21, Jan 1949. [4] J. L. Brown Jnr., “On Quadrature Sampling of Bandpass Signals,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vols. AES-15, no. 3, pp. 366-371, May 1979. [5] J. L. Brown Jnr., “A simplified approach to optimum quadrature sampling,” The Journal of the Acoustical Society of America, vol. 67, no. 5, pp. 1659-1662, May 1980. [6] C. M. Rader, “A Simple Method for Sampling In-Phase and Quadrature Components,” IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vols. AES-20, no. 6, pp. 821-824, Nov 1984. [7] N. Badeau, G. Painchaud-April and A. Le Duff, “Use of the Total Focusing Method with the Envelope Feature,” Olympus NDT Canada, 30 March 2020. [Online]. Available: https://www.olympus-ims.com/en/resources/white-papers/use-of-the-total-focusing-method-with-the-envelope-feature/. [Accessed 30 March 2020].

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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