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Enregistrement W1981005856 · doi:10.1088/0031-9155/56/14/010

X-ray coherent scattering form factors of tissues, water and plastics using energy dispersion

2011· article· en· W1981005856 sur OpenAlexafffund
Brian W. King, Karl Landheer, Paul C. Johns

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAttenuationMaterials scienceScatteringDiffractometerImaging phantomDispersion (optics)PolycarbonateOpticsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key requirement for the development of the field of medical x-ray scatter imaging is accurate characterization of the differential scattering cross sections of tissues and phantom materials. The coherent x-ray scattering form factors of five tissues (fat, muscle, liver, kidney, and bone) obtained from butcher shops, four plastics (polyethylene, polystyrene, lexan (polycarbonate), nylon), and water have been measured using an energy-dispersive technique. The energy-dispersive technique has several improvements over traditional diffractometer measurements. Most notably, the form factor is measured on an absolute scale with no need for scaling factors. Form factors are reported in terms of the quantity x = λ(-1)sin (θ/2) over the range 0.363-9.25 nm(-1). The coherent form factors of muscle, liver, and kidney resemble those of water, while fat has a narrower peak at lower x, and bone is more structured. The linear attenuation coefficients of the ten materials have also been measured over the range 30-110 keV and parameterized using the dual-material approach with the basis functions being the linear attenuation coefficients of polymethylmethacrylate and aluminum.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations36
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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