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Enregistrement W1530653928 · doi:10.5772/22999

Extraction of Airway in Computed Tomography

2012· book-chapter· en· W1530653928 sur OpenAlexafffund
Ken Inohara, Yuka Ishii, Shuichi Ino

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesTokyo Medical and Dental UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyUniversity of Alberta
Mots-clésHounsfield scaleComputed tomographyTomographySoft tissueMedicineAirwayNuclear medicineRadiologyMedical imagingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computed tomography (CT) developed by Hounsfield (Hounsfield, 1973) extended the usefulness of radiography as a diagnostic technique. It enabled users to examine soft tissue in axial images, which previously had been limited mainly to hard tissue, e.g. bone and tooth. This was accomplished by the depiction of air space surrounding the soft tissue. Moreover, the development of high-speed scanning CT enabled three-dimensional observation of the anatomical structure of the human body. Slip-ring CT was developed by Toshiba in 1985 (Mori et. al., 1987) and by Siemens in 1987 (Kalender et. al., 1997), and Helical CT was in the practical application by the both companies in 1990 (Katakura, 1989) (Kalender et. al., 1990) (Kageyama et. al., 1992). Furthermore, CT imaging in biomedical science has transcended its use as a diagnostic tool only. For example, three-dimensional reconstruction through rapid-prototyping techniques has been accomplished through application of CT imaging for novel use. In this chapter, a standardized method for airway extraction from CT of the head and neck region is described. This process applies further to simulation of speech and swallowing, and for diagnosis of sleep apnea syndrome (SAS).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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