Po‐Thur Eve General‐25: Development of a Tissue Sample Analysis System Using Diffraction Enhanced Imaging and Small and Wide Angle Scattering
Notice bibliographique
Résumé
Current methods of x‐ray imaging, whether it is a dental x‐ray or an image of a broken bone, use absorption properties of the body for contrast in the image. This reliance on absorption to obtain an image creates problems when the soft tissues of the body are the subjects of interest. The difficulty in obtaining suitable contrast image is particularly challenging when the difference in absorption properties of two adjacent tissues are small. This challenge of obtaining a high contrast soft tissue image requires revisiting the processes of radiation interaction. The common x‐ray interactions within the diagnostic energy range are: 1) the photoelectric effect; 2) Compton scattering; and 3) Coherent scattering. For absorption x‐ray techniques the first process, the photoelectric effect, is responsible for the contrast in the image. The remaining processes of x‐ray interaction, scattering, degrade the absorption image and efforts are made to remove scattering from absorption images in the form of anti‐scatter grids and are somewhat effective. In recent years however techniques have emerged that are not degraded by scattering or even use scatter as a method of analysis and imaging. The first technique is diffraction enhanced imaging and uses x‐ray crystal diffraction as a method of removing scatter. The choice of the crystal diffraction plane will determine the level of scatter rejection. The second method is small and wide angle x‐ray scattering, (SAXS, WAXS). In this technique the unique scatter patterns from various tissues are used to form an image.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,014 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».