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Enregistrement W1990175497 · doi:10.1118/1.1637971

MicroCT scanner performance and considerations for vascular specimen imaging

2004· article· en· W1990175497 sur OpenAlexaff
Michael Marxen, Michael Thornton, Cameron B. Chiarot, Giannoula Klement, Janet Koprivnikar, John G. Sled, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensWomen's College HospitalHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreGeneral Electric (Canada)Sunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomedical engineeringMaterials scienceImage resolutionScannerContext (archaeology)ThresholdingMedical imagingVoxelPixelOpticsComputer scienceComputer visionMedicinePhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obtaining three-dimensional geometrical data of vascular systems is of major importance to a number of research areas in medicine and biology. Examples are the characterization of tumor vasculature, modeling blood flow, or genetic effects on vascular development. The performance of the General Electric Medical Systems MS8 microCT scanner is examined in the context of these applications. The system is designed to acquire high-resolution images of specimens up to 5 cm in diameter. A maximum resolution of 38 lp/mm at the 10% modulation transfer function level or 22 microm full width at half maximum of the plane spread function can be achieved with 8.5 microm voxels and a 17 mm field of view. Three different contrast agents are discussed and applied for imaging of small animal vasculature: corrosion casting material Batson's No. 17 with an added lead pigment, silicon rubber MICROFIL MV122, and a suspension of barium sulfate (Baritop) in gelatin. Contrast for all of these agents was highly variable in different vessels as well as within the same vessel. Imaging of PMMA tubing filled with MICROFIL shows that even vessels below 20 microm in diameter are detectable and that diameter estimation of vessels based on thresholding is possible with a precision of 2-3 pixels.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations131
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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