Performance Benchmarking of Stochastic and Deterministic Representation Bases with Compressive Sensing in Computerized Tomography Images
Notice bibliographique
Résumé
Computerized tomography is a procedure that emits X-rays rotating around the body, projecting signals to be processed and converted to images. X-rays radiation in people may cause cardiovascular diseases, malformations in prenatal babies, and increasing the development of cancer cells. The tomography device has coded-aperture to block some X-rays and it uses recovery computational techniques to getting a tomographic image from less radiation. One useful technique for such reconstruction is compressive sensing, which can recovery images from sparse signals. Usually, the sparsity of the images is obtained through transforming it into some basis matrix. This work compares from computational models the performance of two representation bases: one deterministic and one stochastic. The tomography images dataset was represented in every one of the bases and compressive sensing was applied to decreasing the information contained in each image. Then we apply the GPSR algorithm to reconstruction. Results showed that: both representation bases combined with compressive sensing reduce the samples number of the image available for its reconstruction without significantly affecting its quality. Also, the stochastic base presented a better performance concerning the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), this is 4.815% higher than the deterministic counterpart. On the other hand, it was identified that the image reconstruction is possible from 50 % or higher of the compression, i.e., the minimal samples percentage required for reconstruction is 50 %. We conclude that the stochastic base outperforms the deterministic equivalent mainly regarding quality image reconstructed while the differences considering the computational time and samples nurmber are not significantly,
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».