3D Global Time-Delay Estimation for Shear-Wave Absolute Vibro-Elastography of the Placenta
Notice bibliographique
Résumé
The placenta is a vital organ for growth and development of the fetus. Shear Wave Absolute Vibro-Elastography (SWAVE) is a new elastography technique proposed to detect placenta disorders. Elastography involves applying a force on the tissue and measuring the resulting tissue deformation. All types of compression cause the tissue to expand in three directions given the biological tissues are nearly incompressible. Hence, 3D displacement estimation should lead to the most accurate elasticity reconstruction compared to the traditional 1D methods. Previous studies estimated 3D displacements over ultrasound volumes mostly for quasi-static compression to generate strain images. However, accurate displacement tracking of dynamic motion continues to be a challenge. In this work, a novel volumetric regularized algorithm, 3D GLobal Ultrasound Elastography (GLUE3D), is presented to estimate the 3D displacement over a volume of ultrasound data, following by a 3D Young's modulus reconstruction. The proposed method outperforms the previous 2D method over a volume and is compared with a 3D technique using phantom data for which the elasticity are provided by the values from magnetic resonance elastography on the same phantom and also the manufacturer reference numbers. We then present Young's modulus reconstruction results obtained from clinical data of placenta which shows more uniform elasticity maps compared to the traditional 1D displacement measurements over a volume of ultrasound data. Furthermore, the dependency of the elasticity values to the frequency is investigated in this study.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».