An Ultrasonic Adaptive Beamforming Method and Its Application for Trans-Skull Imaging of Certain Types of Head Injuries; Part II: Reception Mode and Adaptive Imaging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Background theory and a new algorithm for single-point adaptive focusing in transmission mode through ultrasonic barriers via one-dimensional phased arrays were reported in part I. In this paper the algorithm is further extended and implemented into a full adaptive beamforming process, including complete transmission and reception modes. METHODS: Corrected time delay patterns, adapted to the local acoustical and geometrical properties of the barrier, are calculated and applied in both modes. Further, an adaptive imaging process is also developed that implements the proposed beamforming process for two-dimensional imaging through randomly shaped multilayered phase-aberrating structures. The method is optimized for the case of human skull as the ultrasound barrier and its application for transcranial imaging is discussed. RESULTS: Laboratory results of adaptive imaging through realistic skull-mimicking phantoms are presented. The algorithms are implemented on a 64-channel ultrasound open-source phased array platform controlling a standard 128-element biomedical phased array. Irregularly shaped reflectors with characteristic dimensions of the order of ∼0.5 mm to ∼4.5 mm were used as targets behind the skull phantoms in our experiments. Minimum and maximum distortional target displacements of 2.2 mm and 25.3 mm (in 12 cm depth) were observed in sonograms when uncompensated time delays were used. By contrast, the positioning errors ranged from 0.0 to 0.9 mm when our algorithm was employed. CONCLUSION AND SIGNIFICANCE: The adaptive imaging results demonstrate strong potential of the proposed technique for diagnostic imaging of acoustically reflective head injuries directly through intact human skull.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».