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Enregistrement W2542653948 · doi:10.1109/iembs.2004.1404484

MR current density and conductivity imaging: the state of the Aart

2005· article· en· W2542653948 sur OpenAlexaffabout
M.L.G. Joy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)Magnetic resonance imagingCurrent densityData acquisitionSoftwareComputer sciencePhase (matter)Pulse (music)Nuclear magnetic resonancePhysicsElectrical engineeringRadiologyEngineeringMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current density imaging (CDI) is an imaging technique that measures electrical current density distributions in a volume of material or tissue, which can be imaged using magnetic resonance imaging (MRI). Measurements of current density are obtained by applying an external current to the material/tissue during an MRI acquisition. The magnetic fields produced by the applied current are mapped onto the phase image of the MRI acquisition. The phase images are processed to compute the current density distribution. Performing CDI requires an MRI system, additional hardware, a modified pulse sequence (PSD) and data processing software. Greig C. Scott, Michael L.G. Joy and R. Mark Henkelman developed CDI in 1988 at the University of Toronto (Canada). The CDI Research Group is presently based at the University of Toronto and is supervised by the author. This paper describes the CDI technique, its applications by this and other groups and recently proposed methods for electrical conductivity imaging based on the technique.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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