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.
Notice bibliographique
Résumé
Conventional radiography produces a single image of an object by measuring the attenuation of an x-ray beam passing through it. When imaging weakly absorbing tissues, x-ray attenuation may be a suboptimal signature of disease-related information. In this paper we describe a new phase-sensitive imaging method, called multiple-image radiography (MIR), which is an improvement on a prior technique called diffraction-enhanced imaging (DEI). This paper elaborates on our initial presentation of the idea in Wernick et al (2002 Proc. Int. Symp. Biomed. Imaging pp 129-32). MIR simultaneously produces several images from a set of measurements made with a single x-ray beam. Specifically, MIR yields three images depicting separately the effects of refraction, ultra-small-angle scatter and attenuation by the object. All three images have good contrast, in part because they are virtually immune from degradation due to scatter at higher angles. MIR also yields a very comprehensive object description, consisting of the angular intensity spectrum of a transmitted x-ray beam at every image pixel, within a narrow angular range. Our experiments are based on data acquired using a synchrotron light source; however, in preparation for more practical implementations using conventional x-ray sources, we develop and evaluate algorithms designed for Poisson noise, which is characteristic of photon-limited imaging. The results suggest that MIR is capable of operating at low photon count levels, therefore the method shows promise for use with conventional x-ray sources. The results also show that, in addition to producing new types of object descriptions, MIR produces substantially more accurate images than its predecessor, DEI. MIR results are shown in the form of planar images of a phantom and a biological specimen. A preliminary demonstration of the use of MIR for computed tomography is also presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle