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Enregistrement W4389934552 · doi:10.1109/tuffc.2023.3345249

Biaxial Excitation and Reception Method Applied to Ultrasound Imaging

2023· article· en· W4389934552 sur OpenAlexafffund
Sagid Delgado, Laura Curiel, Samuel Pichardo

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for InnovationMars
Mots-clésUltrasonic imagingAcousticsExcitationUltrasoundUltrasound imagingPhysicsOpticsMaterials scienceComputer scienceElectronic engineeringEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biaxial method consists of the utilization of orthogonal electric fields in single-element piezoceramics both in transmission and reception. This study demonstrates the application of the biaxial method to broadband transducers. We developed a three-element biaxial transducer array to demonstrate the feasibility of biaxial method in imaging applications. Finite element analysis was used to model the response of a single transducer element. An electric characterization was performed at each transducer element to determine their driving frequency. Each transducer was driven at 6.25 MHz and tested in different phases to determine the phase that produced the maximum pressure amplitude and shortest pulsewidth. Both simulations and experimental results showed that the acoustic pressure and half-pulsewidth followed a sinusoidal response as a function of the difference in phase applied to the lateral electrodes, as it has been described in our previous work. An imaging test was performed by placing a 0.36-mm diameter nylon wire 20 mm away from the transducer while driving and receiving each element with different combinations of conventional and biaxial driving. By applying a biaxial rephasing at the receiving electrodes during the data analysis, we obtained a maximum reduction in the axial resolution from 4.6 to 1.3 mm and signal-to-noise ratio (SNR) improvements from 15.2 to 24.4 dB, when compared to conventional driving.

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: 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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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