A Phantom-Free Approach for Estimating the Backscatter Coefficient of Aggregated Red Blood Cells Applied to COVID-19 Patients
Notice bibliographique
Résumé
The ultrasound backscatter coefficient (BSC) is a frequency-dependent quantity intrinsic to biological tissues that can be recovered from backscattered radio frequency (RF) signals, granted acquisitions on a reference phantom (RP) are available under the same system's settings. A phantom-free (PF) BSC estimation method is proposed based on Gaussian-shaped approximation of the point spread function (PSF) (electronics and piezoelectric characteristics of the scanner's probe) and the effective medium theory combined with the structure factor model (EMTSFM), albeit the proposed approach is amenable to other models. Meanwhile, the total attenuation due to intervening tissues is refined from its theoretical value, which is based on reported average behaviors of tissues, while allowing correction for diffraction due to the probe's geometry. The RP method adapted to a similar approach except for the Gaussian approximation is also presented. The proposed PF and RP methods were compared on ten COVID-19 positive patients and 12 control subjects with measures on femoral veins and arteries. In this context, red blood cells (RBCs) are viewed as scatterers that form aggregates increasing the backscatter under the COVID-19 inflammatory condition. The considered model comprises five parameters, including the mean aggregate size estimated according to the polydispersity of aggregates' radii, and anisotropy of their shape. The mean aggregate size over the two proposed methods presented an intraclass correlation coefficient (ICC) of 0.964 for consistency. The aggregate size presented a significant difference between the two groups with either two methods, despite the confounding effect of the maximum Doppler velocity within the blood vessel and its diameter.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».