Priors for X-ray in-line phase tomography of heterogeneous objects
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».