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Enregistrement W2113215960 · doi:10.1118/1.1470205

A filtering method for signal equalization in region‐of‐interest fluoroscopy

2002· article· en· W2113215960 sur OpenAlexafffund
Normand Robert, Philip T. Komljenovic, J. A. Rowlands

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoCanadian Heart Research Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAttenuator (electronics)FluoroscopyImaging phantomComputer visionImage intensifierComputer scienceRegion of interestGhostingArtificial intelligenceImage processingArtifact (error)OpticsImage (mathematics)MedicinePhysicsAttenuationRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method to significantly reduce the exposure area product in fluoroscopy using a pre-patient region-of-interest (ROI) attenuator is presented. The attenuator has a thin central region and a gradually increasing thickness away from the center. It is shown that the unwanted brightening artifact caused by the attenuator can be eliminated by attenuating the low spatial frequencies in the detected image using digital image processing techniques. An investigation of the best image processing method to correct for the presence of the attenuator is undertaken. The correction procedure selected is suitable for use with real-time image processors and the ROI attenuator can be permitted to move during image acquisition. Images of an anthropomorphic chest phantom acquired in the presence of the ROI attenuator using an x-ray image intensifier/video chain are corrected to illustrate the clinical feasibility of our approach.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,247

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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