MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044311215 · doi:10.1107/s090904951300232x

Optimization of analyzer-based imaging systems for minimal surface absorbed dose

2013· article· en· W2044311215 sur OpenAlexafffund
Brian Bewer

Notice bibliographique

RevueJournal of Synchrotron Radiation · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSpectrum analyzerDetectorSample (material)Photon countingMonochromatorOpticsMedical imagingPhotonPixelCalibrationMaterials scienceBiomedical engineeringComputer sciencePhysicsArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyzer-based imaging has improved tissue X-ray imaging beyond what conventional radiography was able to achieve. The extent of the improvement is dependent on the crystal reflection used in the monochromator and analyzer combination, the imaging photon energy, the geometry of the sample and the imaging detector. These many factors determine the ability of the system to distinguish between various bone tissues or soft tissues with a specified statistical certainty between pixels in a counting detector before any image processing. The following discussion will detail changes in the required number of imaging photons and the resulting surface absorbed dose when the imaging variables are altered. The process whereby the optimal imaging parameters to deliver the minimum surface absorbed dose to a sample while obtaining a desired statistical certainty between sample materials for an arbitrary analyzer-based imaging system will be described. Two-component samples consisting of bone and soft tissue are discussed as an imaging test case. The two-component approach will then be generalized for a multiple-component sample.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,480

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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Synchrotron RadiationMême sujetAdvanced X-ray Imaging TechniquesTravaux en français237 207