Diffusible iodine‐based contrast‐enhanced computed tomography (diceCT): an emerging tool for rapid, high‐resolution, 3‐D imaging of metazoan soft tissues
Notice bibliographique
Résumé
Morphologists have historically had to rely on destructive procedures to visualize the three-dimensional (3-D) anatomy of animals. More recently, however, non-destructive techniques have come to the forefront. These include X-ray computed tomography (CT), which has been used most commonly to examine the mineralized, hard-tissue anatomy of living and fossil metazoans. One relatively new and potentially transformative aspect of current CT-based research is the use of chemical agents to render visible, and differentiate between, soft-tissue structures in X-ray images. Specifically, iodine has emerged as one of the most widely used of these contrast agents among animal morphologists due to its ease of handling, cost effectiveness, and differential affinities for major types of soft tissues. The rapid adoption of iodine-based contrast agents has resulted in a proliferation of distinct specimen preparations and scanning parameter choices, as well as an increasing variety of imaging hardware and software preferences. Here we provide a critical review of the recent contributions to iodine-based, contrast-enhanced CT research to enable researchers just beginning to employ contrast enhancement to make sense of this complex new landscape of methodologies. We provide a detailed summary of recent case studies, assess factors that govern success at each step of the specimen storage, preparation, and imaging processes, and make recommendations for standardizing both techniques and reporting practices. Finally, we discuss potential cutting-edge applications of diffusible iodine-based contrast-enhanced computed tomography (diceCT) and the issues that must still be overcome to facilitate the broader adoption of diceCT going forward.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».