Ultrafast Orthogonal Row–Column Electronic Scanning (uFORCES) With Bias-Switchable Top-Orthogonal-to-Bottom Electrode 2-D Arrays
Notice bibliographique
Résumé
Top-orthogonal-to-bottom electrode (TOBE) arrays, also known as row-column arrays, have shown great promise as an alternative to fully wired 2-D arrays, owing to a considerable reduction in channels. Novel imaging schemes with bias-switchable TOBE arrays were previously shown to offer promise compared with previous nonbias-switchable row-column imaging schemes and compared with previously developed explososcan methods, however, they required significant coherent compounding. Here, we introduce ultrafast orthogonal row-column electronic scanning (uFORCES), an ultrafast coded synthetic aperture imaging method. Unlike its FORCES predecessor, uFORCES can achieve coherent compounding with only a few transmit events and may, thus, be more robust to tissue motion. We demonstrate through simulations that uFORCES can potentially offer improved resolution compared with the matrix probes having beamformers constrained by the paraxial approximation. Also, unlike current matrix probe technology incorporating microbeamforming, uFORCES with bias-switchable TOBE arrays can achieve ultrafast imaging at thousands of frames per second using only row and column addressing. We also demonstrate the experimental implementation of uFORCES using a fabricated 128 ×128 electrostrictive TOBE array on a crossed 25- [Formula: see text] gold wire phantom and a tissue-mimicking phantom. The potential for improved resolution and ultrafast imaging with uFORCES could enable new essential imaging capabilities for clinical and preclinical ultrasound.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».