Feasibility investigation of logarithmic Nakagami parametric imaging in recovering underestimated perfusion metrics of DCEUS in the uneven acoustic field
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Owing to acoustic-pressure dependence, amplitudes of backscattered-echoes of encapsulated microbubbles (MBs) are unavoidably regulated by an uneven acoustic field, resulting in the misestimation of hemodynamics in conventional amplitude-coding dynamic contrast-enhanced ultrasound (DCEUS) with focused pulse transmission. This study aimed to investigate the feasibility and performance of Nakagami statistical-feature parametric imaging to recover the above misestimation. METHODS: Logarithmic Nakagami parameter (m)-coding DCEUS scheme was investigated via simulation and in vitro MB phantoms as well as in vivo kidney-perfusion experiments of four rabbits in the uneven acoustic fields with two different focal depths. In vivo tissue artifacts for m estimation were suppressed by pulse-inversion second-harmonic imaging and its robustness was enhanced by multiscale moment-estimation strategy. Time-Nakagami-m curves and the corresponding perfusion metrics of intensity and volume were calculated from the logarithmic m-coding DCEUS images within the prefocal and focal regions. These curves and metrics were further compared with the perfusion curves and metrics estimated from the conventional amplitude-coding images within the same regions. RESULTS: Compared with amplitudes of nonlinear scattering MB echoes, their logarithmic m values were relatively independent of the changes in acoustics pressures. Compared with the fixed-scale moment-estimation, the perfusion intensity estimated from logarithmic m-coding DCEUS scheme using multiscale statistical moment-estimation had smaller differences between the prefocal and focal regions. The differences of perfusion intensity induced by an uneven acoustic field decreased to 3.47% ± 1.58 %. The differences decreased by the logarithmic m-coding DCEUS scheme were further regulated by threshold values of m estimation. CONCLUSIONS: The logarithmic m-coding DCEUS scheme could recover the underestimated MB backscattered-echoes and the misestimated perfusion intensity induced by the uneven acoustic field. The scheme had the potential to weaken the limitation of microvasculature identification and hemodynamic characterization marked by MBs within tissues or tumors in the uneven acoustic field.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».