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Enregistrement W2412765283

Image coding technique for 3-D back reconstruction.

2002· article· en· W2412765283 sur OpenAlexaff
N.G. Durdle, J. Thayyoor, V.J. Raso, David Hill, Maxim Moreau

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligenceComputer scienceComputer visionColor-codingCoding (social sciences)Line (geometry)Structured lightStereoscopyPixelImage resolutionComputer graphics (images)Mathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigated the use of coded-line patterns to improve image correspondence and 3D reconstruction. The objective was to define an optimum structured light pattern to facilitate the construction of topographic maps of the trunks of scoliosis patients. The system consisted of stereo CCD television cameras, a slide projector to create the coded-line pattern and a computer with video acquisition card. The optimum pattern in terms of generating correct results with minimum computing time was a line pattern consisting of 6 groupings of 3-level grey lines. This chosen pattern was investigated using known 3D objects to determine the effectiveness, resolution and computational time to correlate stereo images. The selected structured light pattern consisted of a repeated pattern of white (W), grey (G) and black (B) lines. Each line was 4mm wide on the back surface. The pattern consisted of 6 groups of 3 lines, WBG WGB GWB GBW BGW BWG. Using known 3D models of a section of a cylinder, a plate with steps and a ramp-like object; the coded line system was tested under typical clinical lighting conditions. For the 3D test objects, errors in correspondence occurred in 2-4 % of stereo pixels. The processing time varied from 10-12 minutes. The 3D resolution obtained was 4mm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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