Enabling low-cost full matrix capture acquisition using MobileViT with binary ultrasonic data
Notice bibliographique
Résumé
The combination of Full Matrix Capture (FMC) and the Total Focusing Method is nowadays considered the gold standard in ultrasonic imaging. However, with FMC, the size of the acquire data increases quadratically with the number of elements, leading to significant storage and processing requirements that limit its use in portable systems and complicates the adoption of 2-D matrix arrays. Our approach is to propose a simplified, easily scalable, and low-cost binary acquisition hardware architecture. This strategy enhances the detection of small diffractive targets (e.g., high temperature hydrogen attack and macrotextured regions) but causes significant information loss in amplitude and A-scan interpretation. Recent work has shown that U-NET autoencoders can reconstruct FMC amplitudes from binarized data, but their high computational load restricts practical deployment. We propose a lightweight alternative based on the MobileViTV3_V1_FPN architecture, combining convolutional efficiency with the generalization capability of vision transformers. The network is trained on a hybrid dataset comprising finite element simulations and experiments from realistic defects. Results demonstrate that the proposed model accurately reconstructs FMC and TFM amplitudes with a low computational cost, paving the way for compact low-cost multichannel acquisition systems. [Work supported by Evident Scientific and NSERC.]
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».