Coherent Scatter Computed Tomography for Structural and Compositional Stone Analysis: A Prospective Comparison with Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Infrared spectroscopy (IRS) is a standard method of stone analysis that yields relative proportions of stone materials within a sample. IRS is destructive, as it analyzes only powdered samples, with only a fraction of the stone being analyzed. This leads to sampling bias with components over- or underestimated or even missed entirely. IRS fails to provide structural composition such as that at the stone core. Coherent scatter computed tomography (CSCT) uses diagnostic X-rays to provide detailed structural and compositional analysis of intact specimens, including detailed imaging of the stone core. METHODS: Consecutive patients undergoing surgical treatment for stone disease were recruited for the study. Stones or fragments collected during surgery were subjected to both CSCT and IRS. The two methods were compared with respect to overall bulk composition of the stone and the ability to identify the material at the core. RESULTS: CSCT and IRS agreed on the primary component in the majority (84.8%) of samples. CSCT detected additional components in 88.8% of stones identified as uniform by IRS. CSCT also identified a distinct stone core in 78.8% of samples, while IRS failed to detect the core component in 21.2% of these stones. In 30.3% of the stones with a core component, IRS did not identify the core mineral as the primary component. CONCLUSION: CSCT provides superior quantitative stone analysis and is not prone to issues such as sampling error as the entire specimen is analyzed. CSCT offers excellent structural imaging of stone samples, including detailed analysis of core composition.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».