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Enregistrement W2024285040 · doi:10.1098/rsta.2013.0129

Priors for X-ray in-line phase tomography of heterogeneous objects

2014· article· en· W2024285040 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomOpticsAttenuationPrior probabilityPhase retrievalDiffractionRaster graphicsComputer sciencePhysicsMathematicsComputer visionArtificial intelligenceMathematical analysisFourier transform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new prior for phase retrieval from X-ray Fresnel diffraction patterns. Fresnel diffraction patterns are achieved by letting a highly coherent X-ray beam propagate in free space after interaction with an object. Previously, either homogeneous or multi-material object assumptions have been used. The advantage of the homogeneous object assumption is that the prior can be introduced in the Radon domain. Heterogeneous object priors, on the other hand, have to be applied in the object domain. Here, we let the relationship between attenuation and refractive index vary as a function of the measured attenuation index. The method is evaluated using images acquired at beamline ID19 (ESRF, Grenoble, France) of a phantom where the prior is calculated by linear interpolation and of a healing bone obtained from a rat osteotomy model. It is shown that the ratio between attenuation and refractive index in bone for different levels of mineralization follows a power law. Reconstruction was performed using the mixed approach but is compatible with other, more advanced models. We achieve more precise reconstructions than previously reported in literature. We believe that the proposed method will find application in biomedical imaging problems where the object is strongly heterogeneous, such as bone healing and biomaterials engineering.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,356

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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