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Enregistrement W2898299199 · doi:10.1177/0021955x18806833

Fabrication and characterization of polymeric cellular foams for low-density computed tomography phantom applications

2018· article· en· W2898299199 sur OpenAlexafffund
Carlton F. O. Hoy, Hani E. Naguib, Narinder Paul

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Plastics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity Health Network
Mots-clésMaterials scienceHounsfield scaleImaging phantomComputed tomographyTomographyFabricationThermoplasticBiomedical engineeringThermoplastic polyurethanePolyurethaneCharacterization (materials science)Composite materialNuclear medicineRadiologyNanotechnologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computed tomography imaging phantom devices have proven to be beneficial in improving computed tomography diagnostic techniques. Though commercial phantoms are available with tissue mimicking properties, there is a lack of low-density tissue specificity and variety. This study proposes a method for the fabrication of various low-density tissue mimicking computed tomography imaging phantoms. By illustrating the fabrication technique, material properties can be shown to be controlled and assessed against characteristic computed tomography imaging properties, most particularly, the computed tomography number in Hounsfield Units. A batch cellular foaming technique was utilized on thermoplastic polyurethane with ranging heated water bath foaming times from 0.5 to 10 min to fabricate polymeric computed tomography phantoms of controlled foam material properties. Computed tomography number values were experimentally measured. Additionally, separate experimental measurements were made on the foam characteristic properties of fabricated thermoplastic polyurethane foams. A relative decreasing trend was exhibited between the foam characteristic properties of cell density, average cell size, and material density to computed tomography number.

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 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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,406

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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