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Enregistrement W4237957204 · doi:10.22215/etd/2017-11953

Ultrasonic Methods to Measure Shear Wave Velocity and Absorption for Tissue Viscoelasticity Characterization

2017· dissertation· en· W4237957204 sur OpenAlexaff
Zhen Qu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityFrame rateAcousticsTime domainDiffractionArtifact (error)Ultrasonic sensorUltrasoundOpticsShear wavesTemporal resolutionReflection (computer programming)Materials scienceComputer scienceShear (geology)PhysicsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterization of the viscoelasticity for soft tissues is useful for medical diagnosis.Various ultrasound and magnetic resonance-based techniques have been developed over the past few decades.With ultrasound methods, generating and tracing a shear wave (SW) propagating within the soft tissue was one of the promising approaches to measure the SW velocity and absorption, which were the key parameters to derive the tissue viscoelasticity.When the SW method was employed, several problems, such as undesired SW reflection, motion artifact and SW diffraction could occur in practical experimental configuration, which caused on SW measurements.Advanced ultrasound imaging system with high frame rate may be able to overcome these problems, yet the configuration of such system was complex and thus expensive.In this thesis, methods to solve the abovementioned problems were proposed by using conventional ultrasound imaging system with a relatively less complex design and low frame rate.In the proposed methods, the undesired SW reflections were able to be distinguished and removed from the observed SW in the spatial domain using the scanning time delay in the B-mode measurement of conventional ultrasound system.The causes of the motion artifact were examined through the temporal domain analysis, and temporal frequency filter was used to reduce the undesired motions.In addition, the measurement configuration to minimize the diffraction effect on the SW measurement was investigated.Furthermore, a numerical method to compensate the diffraction effect was developed for the absorption measurement.The effectiveness of these proposed methods was verified by numerical

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,005

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,317 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2017
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Résumé présentoui

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