Resonance, Velocity, Dispersion, and Attenuation of Ultrasound‐Induced Shear Wave Propagation in Blood Clot In Vitro Models
Notice bibliographique
Résumé
Objective Improve the characterization of mechanical properties of blood clots. Parameters derived from shear wave (SW) velocity and SW amplitude spectra were determined for gel phantoms and in vitro blood clots. Methods Homogeneous phantoms and phantoms with gel or blood clot inclusions of different diameters and mechanical properties were analyzed. SW amplitude spectra were used to observe resonant peaks. Parameters derived from those resonant peaks were related to mimicked blood clot properties. Three regions of interest were tested to analyze where resonances occurred the most. For blood experiments, 20 samples from different pigs were analyzed over time during a 110‐minute coagulation period using the Young modulus, SW frequency dispersion, and SW attenuation. Results The mechanical resonance was manifested by an increase in the number of SW spectral peaks as the inclusion diameter was reduced ( P < .001). In blood clot inclusions, the Young modulus increased over time during coagulation ( P < .001). Descriptive spectral parameters (frequency peak, bandwidth, and distance between resonant peaks) were linearly correlated with clot elasticity values ( P < .001) with R 2 = .77 for the frequency peak, .60 for the bandwidth, and .48 for the distance between peaks. The SW dispersion and SW attenuation reflecting the viscous behavior of blood clots decreased over time ( P < .001), mainly in the early stage of coagulation (first minutes). Conclusion The confined soft inclusion configuration favored SW mechanical resonances potentially challenging the computation of spectral‐based parameters, such as the SW attenuation. The impact of resonances can be reduced by properly selecting the region of interest for data analysis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».