Estimating dispersion relations of ultrasonic guided waves in bone using a modified matrix pencil algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Guided wave ultrasound technology is well recognized for non-destructive testing. The technology is increasingly applied in bone characterization and imaging to evaluate bone strength and fracture risk. Cortical bone with porous microstructure induces substantial dispersion and attenuation effects on ultrasonic guided waves (UGW). Estimating frequency-dependent propagation characteristics of co-excited wave modes is significant to studying UGW propagation and developing wave-based approaches. This work implements a modified matrix pencil method to simultaneously compute modal wavenumber and attenuation coefficient from dispersive bone UGW signals with improved convergence rate and noise reduction ability. The dispersion estimation is formulated as a matrix pencil or generalized eigenvalue problem with Loewner matrices. The extracted eigenvalues are estimated complex wavevectors, in which the wavenumber and attenuation can be deduced from the real and imaginary components respectively. The performance of the proposed algorithm is demonstrated with low signal-to-noise-ratio synthetic and experimental datasets acquired using axial-transmission measurement settings. The computed dispersive features are validated via comparison with the theoretically calculated dispersion curves by semi-analytical finite-element simulation. The dispersive wave properties are accurately reconstructed in a computationally efficient manner and can be further utilized for bone parametric analyses and subsequently clinical bone health assessment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».