Analysis of Ultrasonic Guided Wave Propagation in Multilayered Bone Structure With Varying Soft-Tissue Thickness in View of Cortical Bone Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Noninvasive characterization of cortical long bones using axial transmission ultrasound is a promising diagnostic technology for osteoporotic cortical thinning assessment. However, the soft tissue-bone coupling effect remains to be a challenge and an ambiguity especially in vivo. The influence of the overlying soft tissue layer with a varying thickness on the propagation of ultrasonic guided waves in cortical bone is studied experimentally and theoretically in this article. The wave propagation is characterized based on waveform comparison, spectral density and decomposition, dispersion energy imaging, and particle displacement analysis. Good agreement between experimental observations with theoretical predictions by semi-analytical finite element simulations is observed. The sensitivity of propagation characteristics in response to the coupled tissue thickness is elucidated. As the thickness of the loading soft tissue grows, the guided wave signals exhibit greater attenuated amplitude and delayed arrival time; more complex dispersive wave patterns emerge; and the modal number and density increase. The research findings advance the fundamental comprehension of ultrasonic-guided-wave excitation and interaction in long bones and facilitate further technical development and clinical utility of quantitative guided-wave ultrasonography in routine healthcare services as a nondestructive imaging modality for cortical bone examination.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».