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Enregistrement W2121135112 · doi:10.1002/mrm.22352

Comparative SNR for high‐throughput mouse embryo MR microscopy

2010· article· en· W2121135112 sur OpenAlexaff
Xiaoli Zhang, Jürgen E. Schneider, Sharon Portnoy, Shoumo Bhattacharya, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensToronto Centre for PhenogenomicsHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBritish Heart Foundation
Mots-clésEmbryoThroughputMicroscopySignal-to-noise ratio (imaging)IsotropyHigh resolutionHigh-throughput screeningBiologyComputer sciencePhysicsCell biologyBioinformaticsOpticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MR microscopy is being explored as a useful imaging tool to phenotype mouse embryos due to its volume coverage with three-dimensional isotropic resolution. However, the main limitation for mouse embryo MR microscopy is the signal-to-noise ratio. Large numbers of embryos are needed for phenotypic screening, making high throughput essential. Two high-throughput imaging approaches, multi-embryo shared-coil (shared) and multi-embryo individual-coil (individual), have been developed for phenotyping mouse embryos. This study quantitatively compares the signal-to-noise ratio at equivalent times between these two established methods by compensating for differences that result from field strength. While the individual method provides 3.3 times as much signal-to-noise ratio as the shared method at equivalent conditions, it is more difficult and expensive to implement. Furthermore, the number of embryos that can be imaged concurrently is limited by the number of receiver channels. The objective of this study is to provide measured comparative data to guide choices for high-throughput mouse embryo MR microscopy and other similar applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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