Notice bibliographique
Résumé
Medical ultrasound imaging requires recurring use of elementary principles, namely, the choice of the transducer, the design of the emitted waves and their wavefronts (e.g. focused or wide), the demodulation of the received signals, their beamforming, and their post-processing to generate B-mode or flow images. The ultrasound signals used for research purposes can be synthetic or acquired. To make the whole pipeline easily accessible to many researchers and students, the objective was to provide an open-access toolbox, widely documented, and adapted to ultrasound imaging research involving experimental or simulation methods. The MUST Matlab UltraSound Toolbox contains algorithms that focus on the development, simulation, and analysis of ultrasound signals for medical imaging. The user can design various ultrasound-imaging scenarios and analyze their performance using simulated or acquired data. The MUST functions allow studying the characteristics of transducers and waveforms, analyze signals, and construct ultrasound images. The many examples provide a starting point for students and researchers to quickly gain an understanding of the essentials of ultrasound imaging. The simulators integrated into MUST provide very realistic acoustic pressure fields and ultrasound images. The Matlab MUST toolbox is freely available at https://www.biomecardio.com/MUST. Before engaging in advanced ultrasound techniques and comparing them with so-called standard methods, it is necessary to have a good understanding of the latter and their advantages and limitations. With this in mind, the MUST toolbox includes everything needed for comprehensive ultrasound imaging: simulators of acoustic pressure fields and backscattered RF signals, delay-and-sum beamforming, B-mode imaging, wall filtering, color or vector Doppler, speckle tracking … The documentation and open access facilitate easy and intuitive use. If the MUST toolbox proves to be interesting, the author plans to integrate advanced features depending on the demands of the ultrasound community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».