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Enregistrement W1980015140 · doi:10.1117/12.778941

Optical surface metrology in 3D for small animal non-contact diffuse optical tomography

2007· article· en· W1980015140 sur OpenAlexaff
Maxime Comtois, Yves Bérubé-Lauzière

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetrologyOptical tomographyOpticsTomographic reconstructionDiffuse optical imagingCalibrationPosition (finance)Computer visionIterative reconstructionTomographyMeasure (data warehouse)ScannerSystem of measurementDimensional metrologyStructured lightComputer scienceLaserPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an optical metrology system for measuring the outer shape of small animals in 3D using a stereo camera pair. This system will be integrated into a non-contact small animal diffuse optical tomography (DOT) scanner we are currently developing. The key feature of our approach is to use the same laser beam as that for the tomographic measurements, thus considerably reducing system complexity. Moreover, the 3D data are acquired simultaneously with the DOT measurements. Precise measurements (< 1 mm) are achieved via a novel axis (rotational and translational) optical calibration technique allowing the acquisition of full 3D models. Our approach allows to measure, rather than indirectly infer, the exact position where laser light is injected into the animal, in contrast to other approaches. This is extremely useful information for the tomographic reconstruction algorithm. 3D measurements of a reference shape and of a small animal are presented, showing the precision and effectiveness of our system.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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