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Enregistrement W4235341913 · doi:10.32920/ryerson.14639229

The Effect of Volume Fraction on the Backscatter from Nucleated Cells at High Frequencies

2021· preprint· en· W4235341913 sur OpenAlexafffund
Ralph E. Baddour, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Innovation Trust
Mots-clésVolume fractionBackscatter (email)ScatteringVolume (thermodynamics)Materials scienceUltrasoundFraction (chemistry)OpticsBiomedical engineeringChemistryComposite materialPhysicsMedicineChromatographyAcousticsThermodynamicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small variations in scatterer volume fraction, which can result from changes in tissue microstructure due to cancer therapies or organ preservation, may have a significant impact on ultrasound backscatter. Although the effect of volume fraction has been studied for non-biological scatterers and red blood cells, this study addresses the case of nucleated cells. Suspensions with volume fractions up to 70% of acute myeloid leukemia cells were insonified with broadband 20 MHz and 40 MHz pulses. The resultant average normalized backscatter intensities plotted as a function of volume fraction demonstrated a better agreement with the Yagi-Nakayama continuum scattering theory rather than the Mo-Cobbold particle scattering model (using hard sphere packing). Normalized backscatter increased with cell volume fraction up to a maximum value, occurring between 20 and 30% volume fraction, varying with frequency and then decreased with further increases in volume fraction. This result may have implications in the development of new quantitative, ultrasound-based tissue characterization techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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