A semianalytic model to extract differential linear scattering coefficients of breast tissue from energy dispersive x‐ray diffraction measurements
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
The goal of this work is to develop a technique to measure the x-ray diffraction signals of breast biopsy specimens. A biomedical x-ray diffraction technology capable of measuring such signals may prove to be of diagnostic use to the medical field. Energy dispersive x-ray diffraction measurements coupled with a semianalytical model were used to extract the differential linear scattering coefficients [mus(x)] of breast tissues on absolute scales. The coefficients describe the probabilities of scatter events occuring per unit length of tissue per unit solid angle of detection. They are a function of the momentum transfer argument, x=sin(theta/2)/X, where theta=scatter angle and lambda=incident wavelength. The technique was validated by using a 3 mm diameter 50 kV polychromatic x-ray beam incident on a 5 mm diameter 5 mm thick sample of water. Water was used because good x-ray diffraction data are available in the literature. The scatter profiles from 6 degrees to 15 degrees in increments of 1 degrees were measured with a 3 mm x 3 mm x 2 mm thick cadmium zinc telluride detector. A 2 mm diameter Pb aperture was placed on top of the detector. The target to detector distance was 29 cm and the duration of each measurement was 10 min. Ensemble averages of the results compare well with the gold standard data of A. H. Narten ["X-ray diffraction data on liquid water in the temperature range 4 degrees C-200 degrees C," ORNL Report No. 4578 (1970)]. An average 7.68% difference for which most of the discrepancies can be attributed to the background noise at low angles was obtained. The preliminary measurements of breast tissue are also encouraging.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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