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Enregistrement W4245340667 · doi:10.1109/ultsym.2017.8092657

An improved spread-spectrum method for high-frame-rate color Doppler ultrasound imaging

2017· article· en· W4245340667 sur OpenAlexaff
Omar Mansour, Tamie L. Poepping, James C. Lacefield

Notice bibliographique

Revue2017 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutterDoppler effectFrame rateOpticsComputer scienceFilter (signal processing)Plane waveSIGNAL (programming language)AcousticsPhysicsComputer visionRadarTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We recently introduced a spread-spectrum color Doppler imaging method that produces high-resolution, highframe-rate images without the use of compounding, thereby eliminating the tradeoffs among beam quality, frame rate, and the maximum unaliased Doppler frequency that exist for standard plane-wave imaging methods. In this manuscript, we extend the spread-spectrum method to significantly reduce tissue and wall clutter compared to our original approach. Our new method partitions the transmit sequence into multiple segments, each composed of a unique random ordering of the same set of plane-wave steering angles, so each angle repeats once per segment. The Doppler ensemble is then re-arranged into a sequence with periodically repeating angles, such that stationary clutter forms a periodic slow-time signal that is removed by applying a multi-tap comb filter. The improved clutter suppression of the new method is demonstrated using Field II simulations of imaging continuous flow through an 8 mm diameter vessel with a 5 MHz linear array.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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