Regularized phantom-free construction of local attenuation coefficient slope maps for quantitative ultrasound imaging
Notice bibliographique
Résumé
Constructing an attenuation map based on local attenuation coefficient slope (ACS) in quantitative ultrasound (QUS) has shown potential in the diagnosis of liver steatosis. Detecting tumors in the liver and differentiating abnormalities in tissues are some other applications for these maps. In this work, we considered the construction of semantic parametric maps and a recent method providing a phantom-free estimation of local ACS. The main goal was to propose a methodology for constructing regularized phantom-free local ACS maps based on this framework. The proposed method was tested on two tissue mimicking (#1 and #2) with different attenuation: i) homogeneous phantoms; and ii) side-by-side phantoms. Modifications brought to previous works include: a) a linear interpolation of the power spectrum in log-scale; b) the relaxation of the underlying hypothesis on the diffraction factor; c) a generalization to nonhomogeneous local ACS; and d) an adaptive restriction of frequencies to a more reliable range for this purpose than the usable frequency range. The regularization was formulated as generalized LASSO, and a variant of the Bayesian Information Criterion (BIC) was applied to estimate the Lagrangian multiplier on the LASSO constraint. Ultrasound acquisitions were performed with a Verasonics Vantage 256 scanner (Redmond, WA) using an ATL L7-4 probe (Philips, Bothell, WA) driven at 5 MHz, using 21 angles (-5° to 5°) compounding. In this work, power spectra were averaged over 25 scanlines, each spanning 10 pulse lengths. i) On homogeneous phantoms, normalized root mean squared errors (NRMSE) were (in %): #1) 8.9 ± 3.6; #2) 7.0 ± 1.6. Without regularization, the phantom-free method yielded NRMSEs of: #1) 19.1 ± 2.1; #2) 11.5 ± 1.0. ii) On phantoms with side-by-side media, NRMSEs were: #1) 32.3 ± 8.5; #2) 10.3 ± 6.8. Without regularization, NRMSEs were #1) 35.1 ± 8.7; #2) 13.2 ± 5.2. The contrast-to-noise-ratio was 4.4 ± 1.7 (no units) with regularization, and 2.6 ± 0.6 without it. Future work should address the problem of boundaries between distinct media (tissues).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».