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Enregistrement W2345102747 · doi:10.1109/jmmct.2016.2560625

Composite Tissue-Type and Probability Image for Ultrasound and Microwave Tomography

2016· article· en· W2345102747 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 journal on multiscale and multiphysics computational techniques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Imaging and Scattering Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomographyProperty (philosophy)UltrasoundComputer scienceComputed tomographyComputer visionArtificial intelligenceImage (mathematics)Iterative reconstructionMedical physicsRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of creating a composite tissue-type-image (cTTI) along with an associated probability image is introduced for ultrasound and microwave tomography. The cTTI integrates information available within different quantitative property images, and the associated probability image provides an indication of the level of confidence regarding the reconstructed tissue types. It is shown that the cTTI concept can be applied to ultrasound tomography property images, microwave tomography property images, as well as to their combination. Thus, the concept is generalizable to the amalgamation of quantitative information derived from a wide variety of modalities with the goal of increasing the confidence in the reconstructed cTTI. Validation of the concept is performed on MRI-derived numerical breast phantoms containing up to five different tissue types.

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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,624

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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