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Enregistrement W1969428076 · doi:10.1002/nbm.685

Relaxation times and microstructures

2001· review· en· W1969428076 sur OpenAlexafffund
F. R. Fenrich, Christian Beaulieu, Peter S. Allen

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2001
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésRelaxation (psychology)Biological systemSampling (signal processing)Focus (optics)MicrostructureNuclear magnetic resonancePrincipal component analysisSample (material)Component (thermodynamics)Computer scienceStatistical physicsChemistryComputational physicsMaterials sciencePhysicsArtificial intelligenceOpticsThermodynamicsChromatographyBiologyNeuroscienceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A discussion is presented of the evaluation of multiple relaxation components from water protons in biological tissue. The principal focus is to draw attention to the way in which limitations in the raw NMR data, such as signal‐to‐noise ratio, data sampling density and acquisition window width, affect the precision and resolution in the processed multiple component solution of the return to thermal equilibrium. The second issue discussed is the interpretation of these multiple components in terms of microstructural compartments of the biological sample and, thirdly, we outline some of the successes in determining regional and pathological variations in microstructure in the human body in‐vivo, using the technique of multiple relaxation components. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd. Abbreviations used: CNS central nervous system CPMG Carr–Purcell–Meiboom–Gill sequence RBC red blood cells NMR nuclear magnetic resonance NNLS non‐negative least squares PNS peripheral nervous system SNR signal‐to‐noise ratio TE echo time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations60
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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