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Enregistrement W2016042019 · doi:10.1088/0031-9155/54/23/005

A comprehensive study of the use of temporal moments in time-resolved diffuse optical tomography: part II. Three-dimensional reconstructions

2009· article· en· W2016042019 sur OpenAlexaff
Nicolas Ducros, Anabela Da Silva, Lionel Hervé, Jean‐Marc Dinten, Françoise Peyrin

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoment (physics)PhotonDiffuse optical imagingInverseInverse problemTransmission (telecommunications)OpticsQuality (philosophy)TomographySecond moment of areaPhysicsIterative reconstructionComputational physicsMathematicsComputer scienceMathematical analysisGeometryComputer visionTelecommunicationsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the inverse problem of time-resolved (fluorescence) diffuse optical tomography from temporal moments of the measurements. A methodology that enables one to provide fairly comparable reconstructions is presented. The proposed reconstruction methodology is applied to infinite medium synthetic phantoms in the transmission geometry. Reconstructions are performed for moment orders increasing from 0 to 3. The reconstruction quality is shown to be increasing when higher moment orders are added. However, the value of the highest useful moments order strongly depends on the number of photons that can be acquired. In particular, it can be considered that the benefit of using higher order moments vanishes when fewer than 10(8) photons are detected. The evolution of the reconstruction quality with respect to the optical properties of the medium and fluorescence lifetime is also shown.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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