Estimation of the Scatterer Size Distributions in Quantitative\n Ultrasound Using Constrained Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative ultrasound (QUS) parameters such as the effective scatterer\ndiameter (ESD) reveal tissue properties by analyzing ultrasound backscattered\necho signal. ESD can be attained through parametrizing backscatter coefficient\nusing form factor models. However, reporting a single scatterer size cannot\naccurately characterize a tissue, particularly when the media contains\nscattering sources with a broad range of sizes. Here we estimate the\nprobability of contribution of each scatterer size by modeling the measured\nform factor as a linear combination of form factors from individual sacatterer\nsizes. We perform the estimation using two novel techniques. In the first\ntechnique, we cast scatterer size distribution as an optimization problem, and\nefficiently solve it using a linear system of equations. In the second\ntechnique, we use the solution of this system of equations to constrain the\noptimization function, and solve the constrained problem. The methods are\nevaluated in simulated backscattered coefficients using Faran theory. We\nevaluate the robustness of the proposed techniques by adding Gaussian noise.\nThe results show that both methods can accurately estimate the scatterer size\ndistribution, and that the second method outperforms the first one.\n
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».