Comparison of passive beamformers for isolating cavitation activity originating in the spinal canal
Notice bibliographique
Résumé
Focused ultrasound application to the spinal cord, through the intact spine, is confounded by the presence of substantial prefocal cavitation, in the posterior soft tissue and musculature. When constructing cavitation images to localize and control intracanal cavitation, the prefocal cavitation zones dwarf the signals from the canal, destructing the localization ability of the imaging inside the sensitive cord tissue—even when conventional phase and amplitude corrections are applied. In this study, multiple beamforming formulations are investigated to mitigate the influence of prefocal cavitation on transvertebral cavitation imaging, while preserving the localization ability in the canal. The performance of a standard delay-and-sum-integrate beamformer (DAS) is compared to delay-multiply-and-sum-integrate beamformer (DMAS), and the DMAS algorithm is tested with a paired multiplicative compounding method (pDMAS) that leverages the dual aperture approach required for transvertebral focused ultrasound sonications. The focal point spread function of the beamformers in passive cavitation images (tint = 7 μs) were 7.9 × 2.2 × 1.3 mm (DAS), 6.9 × 1.7 × 1.1 (DMAS), and 6.5 × 2.9 × 1.7 mm (pDMAS) at 800 kHz. These beamforming approaches are evaluated for localization ability and clinical feasibility through cavitation imaging of prefocal and focal sources with in silico models and ex vivo human vertebrae.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».