Resumen

Objetivo. Este artículo presenta una evaluación de los significados físicos de los parámetros y la bondad del ajuste para la distribución homodinámica K (HK) que modela las motas ultrasónicas a partir de distribuciones de dispersores con organizaciones espaciales ampliamente variables. Métodos. Se construye un conjunto de fantasmas de dispersores 3D basados en distribuciones gamma para ser implementados desde las distribuciones de dispersores agrupados a aleatorios a uniformes de forma continua. Los parámetros del modelo se obtienen por estimación de máxima verosimilitud (MLE) a partir de histogramas estadísticos de los datos de la envolvente ultrasónica y luego se comparan con los de los modelos de ajuste óptimo elegidos a partir de tres distribuciones únicas. Los resultados muestran que los parámetros de la distribución HK siguen presentando sus respectivos significados físicos de contribuciones independientes en las distribuciones de los dispersores. Además, la distribución HK presenta una mejor bondad de ajuste con una diferencia MLE relativa máxima de 6,23 para dispersores aleatorios o agrupados con una estructura periódica bien organizada. Los experimentos basados en datos ultrasónicos envolventes de imágenes en modo B de la arteria carótida común de sujetos humanos validan el rendimiento del modelado de la distribución HK. Conclusiones. Llegamos a la conclusión de que el modelo HK para las motas ultrasónicas es una mejor opción para caracterizar el tejido con una amplia variedad de organizaciones espaciales, especialmente el énfasis en la bondad de ajuste para el tejido en aplicaciones prácticas.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:datos ultrasónicos envolventes, distribución HK, distribuciones de dispersores, ajuste, organizaciones espaciales, motas ultrasónicas, máxima diferencia relativa MLE, fantomas de dispersores 3D, estimación de máxima verosimilitud, significados físicos respectivos
• Keywords:ultrasonic envelope data, HK distribution, scatterer distributions, fit, spatial organizations, ultrasonic speckles, maximum relative MLE difference, 3D scatterer phantoms, maximum likelihood estimation, respective physical meanings