Directivity-only ultrasound computed tomography based on multiaxial devices
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound Computer Tomography (UCT) is a promising medical imaging method for imaging of organs such as the breast and brain. Current UCT image reconstruction methods fall broadly into two categories: Time of Flight (TOF) based ray tracing methods and full-waveform methods. Ray tracing methods are computationally efficient but often have blurred edges and low spatial resolution, while full-waveform methods result in excellent image quality but at high computational cost. To improve the image quality of ray-based methods without greatly increasing computational cost, we propose a bent-ray UCT reconstruction algorithm that uses Direction of Arrival (DOA) rather than TOF information. DOA- and TOF-UCT methods are evaluated in silico using two-dimensional Shepp-Logan and breast tissue phantoms with speeds of sound ranging from 1460m/s to 1580m/s. Both the Shepp-Logan and breast tissue phantoms were imaged with 128-element ring arrays with diameters of 38.5cm and 21cm, operating frequencies of 350kHz and 600kHz, and resolutions of 0.71mm and 0.41mm, respectively. Initial measurements were derived from a finite-difference time-difference solution of the viscoelastic wave equation. We demonstrate that DOA-UCT reconstruct images have sharper edges and better perceived image quality than conventional TOF-UCT using the same imaging array. DOA-UCT is also able to reconstruct images at multiple time points rather than just the initial wavefront. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of a bent-ray UCT algorithm that uses only DOA information, without TOF information.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».