Acoustic Field Simulation and Initial Safety Measurements of a Novel Ultrasound Probe for the Diagnosis of Intracranial Hemorrhages
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound imaging of brain tissue features and abnormalities is notoriously difficult through the skull because of the high attenuation and skull-induced phase aberration. A custom-designed transcranial matrix probe with a novel adaptive beamforming method has been developed at Tessonics Inc., Windsor, Ontario. The technology corrects for skull-induced distortions in the reconstructed sonograms. The current goal is to diagnose intracranial hemorrhages with the motivation of reducing the time between an injury and appropriate aid. In emergency situations, a portable point-of-care device may save vital time and reduce fatalities. Conventional screening methods, like computed tomography, do not offer the portability, low-cost, and non-ionizing radiation benefits that ultrasound imaging provides. Ultrasonography is also non-invasive and allows for real-time imaging. The analysis of the acoustic field for the ultrasound probe is an integral part of device development. Standards for ultrasound machine intensity output must be met to eliminate the risk of damage to body tissues. Simulations of the acoustic field are created through the Fast Object-oriented C++ Ultrasound Simulation (FOCUS) software based on desired focal points. The measurements and simulations presented in this work will ensure patient safety for future testing.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».