Compensation of the non-uniformity of back-lighting sources when digitising X-ray films for video-densitometric measures
Notice bibliographique
Résumé
Background: computerised image analysis and the building of electronic archives require the digitisation of x-ray films performed in the past, when direct digitisation was not yet available. Different techniques can be used, based on laser scanning or camera acquisition; both can be heavily impaired by the non-uniformity of the backlighting source. This work wants to develop a methodology, able to reduce this noise source. Methods: The introduced algorithm is a step beyond the common compensation of backlighting non-uniformity through subtraction; in fact, each grey level is corrected taking into account not only its position on the back-lighting system and its raw value, but also the interaction between these two parameters. Results: Given a certain acquisition system, the introduced algorithm has allowed to reduce the maximum grey level standard deviation, read on uniform grey level films, from 9.15 to 2.00 (on a scale from 0 to 255) against traditional subtraction techniques that achieved a minimum standard deviation equal to 5.39. Conclusions: The employed algorithm has proved to be effective in order to obtain same measured grey levels, almost independent from the position of the radiograph on the back-lighting system, and therefore makes x ray image digitisation more accurate. Only 26.4% had FADS prior to 20 weeks. Sonogram performed anytime during the pregnancy could detect 55.9% (62 of 121)) of congenital malformations suggesting that it was missed in 44.1% cases. Those who submitted for FADS between 14 – 24 weeks of pregnancy, the malformations were detected in 53.2% of 66 pregnancies. The majority (45.2%) of anomalies diagnosed by ultrasonography were neural tube defects.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».