Added soft tissue contrast using signal attenuation and the fractal dimension for optical coherence tomography images of porcine arterial tissue
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography (OCT) images of left-descending coronary tissues harvested from three porcine specimens were acquired with a home-build swept-source OCT setup. Despite the fact that OCT is capable of acquiring high resolution circumferential images of vessels, many distinct histological features of a vessel have comparable optical properties leading to poor contrast in OCT images. Two classification methods were tested in this report for the purpose of enhancing contrast between soft-tissue components of porcine coronary vessels. One method involved analyzing the attenuation of the OCT signal as a function of light penetration into the tissue. We demonstrated that by analyzing the signal attenuation in this manner we were able to differentiate two media sub-layers with different orientations of the smooth muscle cells. The other classification method used in our study was fractal analysis. Fractal analysis was implemented in a box-counting (fractal dimension) image-processing code and was used as a tool to differentiate and quantify variations in tissue texture at various locations in the OCT images. The calculated average fractal dimensions had different values in distinct regions of interest (ROI) within the imaged coronary samples. When compared to the results obtained by using the attenuation of the OCT signal, the method of fractal analysis demonstrated better classification potential for distinguishing amongst the tissue ROI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle