Peeling the Otolith of Fish: Optimal Parameterization for Micro-CT Scanning
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we aim to provide optimal parameters for micro-computed tomography scans of fish otoliths. We tested fifteen different combinations to sagittae. The images were scaled to Hounsfield units, and segmented in two distinct volumes-of-interest (external and internal). The strategy we applied, for identifying optimum scan settings for otoliths, included analyses of the sinogram, the distribution of the Hounsfield units and the signal-to-noise ratio. Based on these tests, the optimum sets of parameters for the acquisition of tomographic images of sagittal otoilths were 80 kV, 220 microA and 0.5 mm aluminum filter.The method allowed 3D shape analysis, internal and external density distribution, layer-by-layer density segmentation, and a potential objective method to count growth rings in otoliths. It was possible to compare mean densities between species, and we observed a significant difference among them. In addition, there are ontogenic changes, which could be increasing or decreasing the density. In this study, we applied tomography for several otolith analysis, that could be of great interest for future studies in diverse areas that use otoliths as the basic structure of analysis, or represents a new research line called eco-densitometry of otoliths, where tomography could be applied to explore the density within an ecological perspective.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».