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Enregistrement W2027076756 · doi:10.4141/cjss06017

A comparison of 2D vs. 3D thresholding of X-ray CT imagery

2007· article· en· W2027076756 sur OpenAlexaffvenue
Thomas Elliot, Richard J. Heck

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelThresholdingHistogramOrientation (vector space)SegmentationComputer scienceArtificial intelligenceComputer visionPattern recognition (psychology)MathematicsImage (mathematics)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-destructive soil constituent analysis has advanced from resin impregnation of intact samples to the utilization of non-destructive imaging devices (i.e., CT scanners) for 3D composition. A difficulty of CT scanning is the finite resolution of such devices and the resulting non-definitive boundaries. Isolation of voxels that contain a single constituent (i.e., low variance voxels) allows for improved segregation of 3D data by histogram thresholding. The results from proposed 2D and 3D low variance voxel segmentation techniques were compared to establish whether or not 3D consideration should be used when analyzing CT and intact soil columns. It was determined that 2D processing in single orientation and as a multiplicative orthogonal process produced dissimilar results to 3D processed data. The authors encourage further exploration of 3D investigation in soil science, particularly related to soil composition and arrangement. Key words: Computed tomography, threshold, segmentation, soil, 3D

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)0,001
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 enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations49
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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