SAW Motion Artifact Correction Using Bone Echoes in Wearable Ultrasound Shear-Wave Elastometry
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring muscle mechanical properties is important for assessing neuromuscular function in health, rehabilitation, and human-machine interfacing. Wearable ultrasound shear-wave elastometry (wUS-SWEM) enables continuous monitoring of muscle mechanical properties during contraction or movements by measuring shear-wave velocity (SWV). However, the skin-mounted actuator not only generates shear waves (SWs) in the target muscle but also excites surface acoustic waves (SAWs) that cause motion of the ultrasound transducer assembly, biasing SWV measurements. In this paper, we introduce a bone echo correction (BEC) method that uses echoes from bone underlying the tissue of interest as a stationary reference to detect and remove SAW-induced motion artifacts (SAW-MAs). An in vivo experiment on relaxed human biceps showed that uncorrected SWV was 8.6 ± 1.69 m/s, whereas BEC reduced it to 5.1 ± 1.02 m/s, revealing a mean bias of 3.5 m/s due to SAW-MAs. These findings demonstrate the feasibility of BEC for SAW-MA removal, and its potential to improve quantitative monitoring of muscle mechanical properties using wUS-SWEM.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».