Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the optimized parameters of multi slice CT virtual colography (MSCT VC). Methods Eight segments of pig colon were resected and cleaned, and simulated polyps with different size were created on the mucosa of colon. Each specimen was scanned with collimation of 1.0 mm, 2.5 mm, 5.0 mm, and pitch of 1.25, 1.75, reconstructed with 0%, 50%, 70% overlap, respectively. The images were classified into 16 groups by different parameters, and VC with volume perspective mode were processed. The accuracy of polyps detection was evaluated in each group. Results Group 1 (collimation 1.0mm, Pitch 1.25, overlap rate 50%) had the maximal accuracy of polyps detection, but there was no significant difference between group 1 and group 2-4, 9-12. Group 12 (collimation 2.5mm, Pitch 1.75, overlap rate 50%) had the least scan time and CTDI, but VC with volume perspective mode was superior to that with surface perspective mode. Conclusion In experimental condition, MSCT VC were significantly affected by the collimation and overlapping rate. The optimized parameters were as follows: collimation 2.5 mm, pitch 1.75 and 50% overlapped reconstruction, and with volume perspective VC.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».