Establishing density-dependent longitudinal sound speed in the vertebral lamina
Notice bibliographique
Résumé
Focused ultrasound treatments of the spinal cord may be facilitated using a phased array transducer and beamforming to correct spine-induced focal aberrations. Simulations can non-invasively calculate aberration corrections using x-ray computed tomography (CT) data that are correlated to density (ρ) and longitudinal sound speed (cL). We aimed to optimize vertebral lamina-specific cL(ρ) functions at a physiological temperature (37 °C) to maximize time domain simulation accuracy. Odd-numbered ex vivo human thoracic vertebrae were imaged with a clinical CT-scanner (0.511 × 0.511 × 0.5 mm), then sonicated with a transducer (514 kHz) focused on the canal via the vertebral lamina. Vertebra-induced signal time shifts were extracted from pressure waveforms recorded within the canals. Measurements were repeated 5× per vertebra, with 2.5 mm vertical vertebra shifts between measurements. Linear functions relating cL with CT-derived density were optimized. The optimized function was cL(ρ)=0.35(ρ−ρw)+ cL,w m/s, where w denotes water, giving the tested laminae a mean bulk density of 1600 ± 30 kg/m3 and a mean bulk cL of 1670 ± 60 m/s. The optimized lamina cL(ρ) function was accurate to λ/16 when implemented in a multi-layered ray acoustics model. This modelling accuracy will improve trans-spine ultrasound beamforming.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».