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Enregistrement W4405702076 · doi:10.1121/10.0034438

Pressure estimation of ultra-high frequency ultrasound using gas vesicles

2024· article· en· W4405702076 sur OpenAlexafffund
Eric M. Strohm, Di Wu, Dina Malounda, Rohit Nayak, Mikhail G. Shapiro, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthTerry Fox FoundationSunnybrook Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCalifornia Institute of Technology
Mots-clésTransducerHydrophoneAcousticsMaterials scienceUltra high frequencyUltrasoundSound pressurePressure sensorImaging phantomVoltageUltrasonic sensorPressure measurementBiomedical engineeringPhysicsOpticsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic microscopy uses ultra-high frequency (UHF) ultrasound transducers over 80 MHz to perform high-resolution imaging. The pressure output of these transducers is unknown, as commercial calibrated hydrophones can measure pressure for transducers with frequencies only up to 80 MHz. This study used gas vesicle nanostructures (GVs) that collapse at 571 kPa to estimate the pressure of UHF transducers at 40, 80, 200, and 375 MHz. Agarose phantoms containing GVs were made, and a baseline ultrasound image was performed at low pressure to prevent GV collapse. Sections within the phantom were scanned at varying voltage to determine the GV collapse threshold. The pressure at full driving voltage was then calculated, assuming a linear relation between transducer voltage and pressure. The pressure calculated for the 40 MHz transducer was 2.2 ± 0.1 MPa at 21 °C. Using a hydrophone, the measured pressure was 2.1 ± 0.3 MPa, a difference of <2%, validating the method at this frequency. The pressure calculated for the other transducers was 2.0 ± 0.1 MPa (80 MHz), 1.2 ± 0.1 (200 MHz), and 1.05 ± 0.17 (375 MHz at 37 °C). This study addresses the challenge of estimating pressure output from UHF ultrasound transducers, demonstrating that the pressure output in the 40-400 MHz frequency range can be quantified.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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