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Enregistrement W2132258786 · doi:10.1109/tns.2004.835740

RatCAP: miniaturized head-mounted PET for conscious rodent brain imaging

2004· article· en· W2132258786 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositron emission tomographyAvalanche photodiodePet imagingParallaxComputer scienceScannerMonte Carlo methodImage resolutionMedical physicsBiomedical engineeringPhysicsNuclear medicineOpticsComputer visionArtificial intelligenceDetectorMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anesthesia is currently required for positron emission tomography (PET) studies of the animal brain in order to eliminate motion artifacts. However, anesthesia profoundly affects the neurological state of the animal, complicating the interpretation of PET data. Furthermore, it precludes the use of PET to study the brain during normal behavior. The rat conscious animal PET tomograph (RatCAP) is designed to eliminate the need for anesthesia in rat brain studies. It is a miniaturized full-ring PET scanner that is attached directly to the head, imaging nearly the entire brain. RatCAP utilizes arrays of 2 mm /spl times/ 2 mm LSO crystals coupled to matching avalanche photodiode arrays, which are in turn read out by full custom integrated circuits. Principal challenges have been addressed considering the physical constraints on size, weight, and heat generation in addition to the usual requirements of small-animal PET, such as high spatial resolution in the presence of parallax error. A partial prototype has been constructed and preliminary measurements and optimization completed. Realistic Monte Carlo simulations have also been carried out to optimize system performance, which is predicted to be competitive with existing microPET systems.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,325 · 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