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Enregistrement W4415366796 · doi:10.1109/ius62464.2025.11201655

In vitro characterization of a 4 & 40 MHz dual-frequency transducer for rat brain imaging

2025· article· W4415366796 sur OpenAlexafffund
Jianhua Yin, Emmanuel Chérin, Bojana Stefanovic, Christine Démoré

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicrobubblesImaging phantomSubharmonic functionTransducerUltrasoundSIGNAL (programming language)Sensitivity (control systems)Second-harmonic imaging microscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of vascular diseases such as stroke can be advanced by characterizing hemodynamic changes in the microvasculature. While contrast-enhanced ultrasound has been effective for imaging rat brain vasculature, its sensitivity is limited for slow flow and the smallest vessels. Superharmonic contrast imaging, which exploits the nonlinear response of microbubbles to ultrasound waves, has the potential to improve the detection in the microvasculature by providing a higher contrast-to-tissue ratio. In this work, we present the fabrication and in vitro characterization of the 4 & 40 MHz dual-frequency probe designed for rat brain imaging. The probe integrates a high-frequency linear array (40 MHz center frequency) and two flanking low-frequency elements (4 MHz center frequency) in the elevation direction. Acoustic pressure measurements verified the alignment of the low-frequency transmit focus with the high-frequency receive beam. To assess the sensitivity and imaging performance under realistic conditions, a flow phantom incorporating a rat skull was developed. Results showed that the probe successfully detected microbubble superharmonic signals while suppressing bone-related artifacts. Compared to conventional B-mode and plane-wave imaging, superharmonic contrast imaging provided a CTR improvement of 22 dB at 7 mm depth.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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