The clique potential of Markov random field in a random experiment for estimation of noise levels in 2D brain MRI
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
ABSTRACT Effective performance of many image processing and image analysis algorithms is strongly dependent on accurate estimation of noise level. We exploit the simplicity and similarity of statistics of human anatomy among different subjects to develop new noise level estimation algorithm for magnetic resonance images of brain. Objects of the experiment are noise‐free 3D brain MRI of 422 subjects. There are 21 slices for each subject. For each slice, total clique potential (TCP) of Markov random field, computed from local clique potential, is indexed by 200 different levels of noise. The sample space is the set of TCP‐noise level data of each slice. The random variable is the set of indices of noise level of TCP in each element of sample space that is closest in numerical value to TCP measured from a test MRI slice. Noise level is estimated from the mean and variance of the random variable. We also report the formulation of a generalized mathematical model describing relationship between TCP and Rician noise level in brain MRI images. Our proposal can operate in the absence of signals in the background and significantly reduce modeling errors inherent in strong parametric assumptions adopted by some of the current algorithms. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 23, 304–413, 2013
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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