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Enregistrement W4388380669 · doi:10.1093/oso/9780195168310.003.0004

Nonlinear Ultrasonics

2006· book-chapter· en· W4388380669 sur OpenAlexaff
R.S.C. Cobbold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonlinear systemSecond-harmonic imaging microscopyAcousticsWavefrontPhysicsLithotripsyOpticsSecond-harmonic generationMedicineLaserRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Up to this point, it has generally been assumed that the excitation is sufficiently small so that linearity can be assumed. In practice, for both ultrasound diagnostic and therapeutic applications, this condition is frequently exceeded. For diagnostic applications where a short, high-amplitude transmit pulse is used to obtain good resolution and sensitivity, the amplitude is often sufficiently large that non Hnear effects become apparent [7-9]. As will be discussed in Chapter 8 (section 8.6), the presence of nonlinearity in B-mode imaging enables harmonic imaging to be achieved with the potential advantage of improved spatial resolution [10]. In therapeutic use, such as in lithotripsy, where a shock wave is generated near the focal zone for the purpose of kidney stone fragmentation, a high degree of nonlinearity occurs in the propagation process, especially as the wavefront approaches the focal zone. Similarly, when high-intensity focused ultrasound is used to raise the temperature of a localized zone, nonlinear effects often become important. Further details of the biomedical aspects of nonlinear ultrasound are contained in the reviews by Carstensen and Bacon [11] and Duck [12]. A number of excellent books and chapters devoted to nonlinear acoustics provide a much more detailed account at both the advanced and introductory levels [1-6].

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,047

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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