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Enregistrement W2750609740 · doi:10.1117/12.2283925

Medical x-ray imaging with scattered photons

2017· article· en· W2750609740 sur OpenAlexaff
Paul C. Johns

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotonIncoherent scatterPhysicsOpticsCompton scatteringScatteringTransmission (telecommunications)Backscatter (email)DiffractionElectronCoherent backscatteringMedical imagingDetectorComputational physicsComputer scienceArtificial intelligenceNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All medical x-ray imaging today is done using the transmitted photons, i.e., those x-ray quanta which do not suffer any interaction within the patient. An alternative is to use the more plentiful scattered photons. Backscatter is almost entirely Compton (incoherent) scatter, which is principally sensitive to the number of electrons per unit volume. Forward scatter is dominated by coherent scatter, which is the basis of x-ray diffraction. Its cross section varies with angle and photon energy in a material-specific manner, even for amorphous materials. The dependence on Z and chemical structure allows it to be very useful in distinguishing tissues within the patient. Many workers have demonstrated utilization of both types of scatter in the lab, but it has been difficult to compare the performance of these systems with conventional transmission imaging. Therefore, we devised a semi-analytic model of scatter imaging. Our calculations predict that for some imaging tasks the contrast and signal-to-noise ratio achieved by collecting a portion of the scatter (in an annular cone) will be superior to that achieved by conventional transmission imaging, for the same number of photons incident on the patient. Our analysis is reliant on the limited published data for coherent scattering for biological materials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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