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Enregistrement W4307845883 · doi:10.1109/tuffc.2022.3218732

A High-Performance 3-D Imaging Technique Using Simultaneous Azimuth and Elevation Compounding

2022· article· en· W4307845883 sur OpenAlexaff
Nicholas Campbell, Nicole MacMullin, Rachel Kiefl, Eptehal Nashnoush, Katherine Latham, Charles D. Emery, Jeremy A. Brown

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Council
Mots-clésAzimuthBeamformingElevation (ballistics)OpticsSubstrate (aquarium)Focus (optics)ElectrodeAcousticsPhysicsMaterials scienceElectronic engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new technique for 3-D imaging with a row-column array (RCA) configuration has been developed. The technique requires an electrostrictive piezoelectric for the active substrate. While the top set of electrodes is connected to RF transmit and receive channels for conventional diverging wave imaging (DWI), the orthogonal bottom set of electrodes is connected to independently controlled variable dc bias channels. By implementing modulated bias patterns compounded across multiple pulses, fine delay control across the bottom elements can be achieved simultaneously with imaging with the top set of electrodes. This resulted in a high-quality two-way focus in both azimuth and elevation. A 20-MHz electrostrictive composite substrate was fabricated, and 64 top ×64 bottom electrodes were patterned and connected to custom beamforming and biasing electronics. The point spread functions were generated in all dimensions, and the -6 dB resolution was measured to be 93 [Formula: see text] axially, [Formula: see text] in the azimuth, and 328 [Formula: see text] in the elevation dimension. This was in good agreement with the simulated resolutions of 80, 273, and 280 [Formula: see text], respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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