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Enregistrement W2147813587 · doi:10.1109/isbi.2008.4540955

Synthetic images of blood microcirculation to assess precision of velocity profiles by a cross-correlation method

2008· article· en· W2147813587 sur OpenAlexaff
Marianne Fenech, Boris Chayer, Guy Cloutier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood properties and coagulation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMicrocirculationHematocritDigital image correlationRADIUSCross-correlationFlow velocityOptical flowBlood flowFlow (mathematics)Materials scienceMathematicsOpticsBiomedical engineeringPhysicsImage (mathematics)MechanicsMathematical analysisComputer visionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical cross-correlation methods have been used to study the motion of red blood cells (RBC) in the microcirculation. To evaluate the precision of such a method to determine RBC velocity profiles, we developped a computational model of the microscopy image formation. The following steps were undertaken: (1) a mechanical model was used to mimic three dimensional RBC movements in a tubular parabolic flow; (2) at each time step, a synthetic image was built using microscopic image formation equations based on the depth of correlation of RBCs; and (3) the velocity profile was extracted by a cross-correlation algorithm applied to these synthetic images. The estimated maximum velocities extracted from the simulated images were always smaller than velocities found by simulation. Relative errors (4% to 25%) depended on the vessel radius and on the shape of the velocity profile, but not on the hematocrit or on the maximum velocity.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,330

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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