Accélération d'une approche régularisée de reconstruction en tomographie à rayons X avec réduction des artéfacts métalliques
Notice bibliographique
Résumé
J'ai achevé cette thèse grâce à l'aide de nombreuses personnes à qui j'aimerais témoigner ici de ma gratitude.Mes premiers remerciements vont aux membres du jury pour avoir pris la peine de lire et de critiquer ce travail.Merci à M. Dominique Orban de présider ce jury, ainsi qu'aux autres membres, MM.Ken Sauer, Carl Chartrand-Lefebvre, Yves Goussard et Jean-Pierre Dussault.Ce travail a été rendu possible par une bourse d'études supérieures du Conseil national de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) ainsi qu'une bourse de l'École Polytechnique, pour lesquelles je suis reconnaissant.Le travail a aussi été financé dans le cadre du projet de recherche concertée en santé du CRSNG #323572-06.Je tiens à remercier quelques professeurs qui ont participé à la progression de ce travail, de manière directe ou indirecte.Merci à Dominique Orban pour m'avoir invité à communiquer mes résultats dans diverses rencontres de la communauté de l'optimisation numérique.Les discussions échangées dans le cadre de ces rencontres ont contribué au travail de synthèse présenté ici.Merci à Guy Cloutier pour m'avoir permis, ainsi qu'à mes collègues, d'intégrer durant un an les activités du Laboratoire de biorhéologie et d'ultrasonographie médicale (LBUM).Ce contexte m'a permis de v mieux comprendre les aspects cliniques du projet.Aussi, merci à Jérôme Idier, pour ses commentaires sur une version préliminaire du travail ayant mené au chapitre 4. Finalement, merci à MM.Frédéric Lesage et Jean-Marc Lina, dont l'enthousiasme contagieux vis-à-vis de leurs projets m'a soutenu dans mes derniers efforts pour compléter ce travail.J'aimerais remercier mes plus proches collègues pour les échanges scientifiques enrichissants et l'encouragement personnel.À l'École Polytechnique de Montréal, je salue
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».