Improvement of the Precision of Ultrasonic Microscope for Biological Tissue Using the Automatic Extraction of the Reference Signals
Notice bibliographique
Résumé
This paper deals with the precision of the ultrasonic microscopy for biological tissue characterization. The estimation error of sound speed influenced by the selection of reference points for obtaining the reference signal is described. In well known scanning type microscope, a focused ultrasonic signal is irradiated to the glass substrate on which a thin sliced tissue is attached. The reflected signal from the front surface of the tissue is compared with the signal from the glass substrate on which no tissue is attached. As the scanning plane and glass substrate are not completely in parallel, it is necessary to locate the glass surface at each measuring point. For this purpose, several reference points on which no tissue is attached are selected in the view field. The equation of the plane representing the glass surface is consequently obtained using the reflection at these reference points. However, the glass surface has an apparent surface roughness. This brings an estimation error of the equation of the plane. This error can be reduced by increasing the number of reference points. In order to extract a sufficient number of reference points automatically, an algorithm using the reflected wave was proposed to discriminate the points where the glass surface is exposed. Although the estimation error of sound speed with three reference points was as large as 31 m/s (as the double of standard deviation), it was reduced into as small as 16 m/s, when 1000 reference points had been automatically extracted.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».