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Enregistrement W2007505978 · doi:10.1118/1.3006196

The optimal optical readout for the x‐ray light valve—Document scanners

2008· article· en· W2007505978 sur OpenAlexaff
Peter Oakham, Robert MacDougall, J. A. Rowlands

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of Health
Mots-clésScannerDigitizationComputed radiographyOpticsMammographyImage qualityDigital radiographyMedical imagingDetectorComputer scienceNuclear medicinePhysicsComputer visionMaterials scienceRadiographyMedical physicsArtificial intelligenceMedicineImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The x-ray light valve (XLV) is a novel, potentially low-cost, x-ray detector that converts an x-ray exposure into an optical image stored in a liquid crystal cell. This optical image is then transferred from the liquid crystal cell to a computer through an optical-to-digital imaging readout system. Previously, CCD-based cameras were used for the optical readout, but recently it was proposed that an inexpensive optical scanner, such as an office document scanner, is a better match to the optical properties of the XLV. A methodology for characterizing a document scanner's ability to produce medical quality images from the XLV is outlined and tested on a particular scanner (Canon LiDE 30). This scanner was shown to have key characteristics of a medical device-a linear response, dynamic range sufficient for chest radiography (although not mammography) in a single pass, and an MTF and NPS that exceed the requirements for all medical applications of the scanner. This combination of criteria shows that a document scanner can be used as a digitization method for the XLV.

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)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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