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Enregistrement W1482884455 · doi:10.1088/0031-9155/46/7/305

Simultaneous optimization of cryoprobe placement and thermal protocol for cryosurgery.

2001· article· en· W1482884455 sur OpenAlexaff
Roustem Baissalov, George A. Sandison, Donald F. Reynolds, Ken Muldrew

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBaker Hughes (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationComputer scienceConvergence (economics)Function (biology)AlgorithmConformal mapCryosurgeryHistogramMathematicsArtificial intelligenceImage (mathematics)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate that it is possible to simultaneously optimize multiple cryoprobe placements and their thermal protocol for one freeze-thaw cycle. A numerical optimization algorithm is used and three different forms of objective function are examined in terms of algorithm convergence rate, minimum value of the chosen objective function, temperature-volume histograms and isotherm distributions. The optimization results depend on the initial values of the variables, the form of the objective function, optimization goals and the mathematical method adopted for gradient calculation. The proposed optimization model offers significant advantages over the previously reported semi-empirical approach to conformal cryotherapy, such as the ability to handle an unlimited number of variables and eliminating the need for the user input between iterations, thereby reducing, if not removing, the subjectivity of cryosurgery treatment planning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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