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Enregistrement W4409177797 · doi:10.1016/j.ultras.2025.107612

One shot, one SoS: A real-time, single-shot global speed of sound estimator

2025· article· en· W4409177797 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueUltrasonics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlow Measurement and Analysis
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyE.W.R. Steacie Memorial Fund
Mots-clésShot (pellet)Single shotOne shotComputer scienceSpeed of soundEstimatorSound (geography)AcousticsOpticsStatisticsMathematicsPhysicsEngineeringMaterials scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• We devised the first experimentally validated single-shot global speed-of-sound (SoS) estimator for ultrasound imaging. • Our new algorithm can be readily coupled with an ultrasound imaging sequence to acquire SoS values in real-time. • Accurate SoS estimates with small mean signed difference were obtained in vitro (0.4 ± 6.5 m/s) and in vivo (3.8 ± 15.7 m/s). • This work serves well to advance the emerging use of SoS in quantitative tissue characterization. • This work also benefits other imaging processes that are influenced by SoS, such as beamforming and Doppler estimation. Speed of sound (SoS), or the propagation speed of acoustic waves through a medium, is an intrinsic property of human tissue and has emerged as a new biomarker in health diagnostics. Alas, no existing technique has practically demonstrated that the tissue SoS can be robustly measured from a single pulse-echo transmission with an imaging transducer, so incorporating SoS estimation into the ultrasound imaging pipeline remains technically challenging. In this paper, we propose a novel global SoS estimation algorithm that requires only a single steered plane wave transmission for operation. Our single-shot framework derives the SoS estimate by 1) calculating each pixel’s pre-beamformed sum of normalized autocorrelation coefficients (SNAC) derived from the time-delayed channel data ensemble for an assumed SoS; 2) constructing a loss metric that is defined as, for different SoS candidates, the negated total SNAC over different pixels; 3) finding the SoS with the minimum loss value. Our single-shot SoS estimator was implemented in real-time (50 ms processing time) on a portable ultrasound research scanner. It was tested in vitro using agar staircase phantoms (SoS range: 1508–1682 m/s) and in vivo using svelte human calves (SoS range: 1573–1589 m/s). All SoS estimates were validated with reference through-transmission measurements. Results show that our framework yielded accurate SoS estimates with a small mean signed difference (MSD) in vitro (0.4 ± 6.5 m/s) and in vivo (3.8 ± 15.7 m/s). When the framework was extended to a 10-angle multi-transmission sequence, its SoS estimation performance was further improved with a smaller MSD (0.2 ± 2.0 m/s). The advent of the proposed single-shot SoS estimator can help advance the emerging use of SoS in tissue characterization and improve other imaging processes that are influenced by SoS, such as beamforming and Doppler estimation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,214 · 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