The Regularization of Non-Status Immigrants in Canada: Limits and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
We previously reported an ultrasonic strain measurement-based one-dimensional (1-D) shear modulus reconstruction technique using a regularization method for differential diagnosis of malignancies on human superficial tissues (e.g., breast tissues). Here, ultrasonic strain measurement-based 2-D and 3-D shear modulus reconstruction techniques are described, and the 1-D technique is reviewed and subsequently applied to various human in vivo tissues, including deeply situated tissues (e.g., liver). Because soft tissues are deformed in 3-D space by externally situated arbitrary mechanical sources, the accuracy of the low-dimensional (i.e., 1-D or 2-D) reconstructions is lower to that of 3-D reconstruction due to occurrence of erroneous reconstruction artifacts (i.e., the reconstructed modulus is different than reality). These artifacts are confirmed on simulated inhomogeneous cubic phantoms containing a spherical homogenous inclusion using numerically calculated deformation data. The superiority of quasi-real-time imaging of the shear modulus is then demonstrated by comparing it with conventional B-mode imaging and strain imaging from the standpoints of monitoring the effectiveness of minimally invasive thermal therapy as well as differential diagnosis. Because the 2-D and 3-D techniques require special ultrasonic (US) equipment, the 1-D technique using conventional US imaging equipment is used, even though erroneous artifacts will occur. Specifically, the 1-D technique is applied as a diagnostic tool for differentiating malignancies in human in vivo liver and breast tissue, and a monitoring technique for determining the effectiveness of interstitial electromagnetic wave (micro and rf) thermal therapy on human in vivo liver and calf in vitro liver. Even when using the 1-D technique, reconstructed shear moduli were confirmed to be a suitable measure for monitoring thermal treatment as well as differential diagnosis. These results are encouraging in that they will promote use of 2-D and 3-D reconstruction techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».