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Enregistrement W3134989648 · doi:10.1117/12.2576899

In silico experiments of time-resolved near-infrared light transport through human fingers with simulated rheumatoid arthritis

2021· article· en· W3134989648 sur OpenAlexaff
Seva Ioussoufovitch, Mamadou Diop

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFourier transformSpatial frequencyPhoton countingComputer sciencePhotonBiological systemFourier analysisOpticsArtificial intelligenceMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffuse optical techniques have been used to assess joint inflammation in rheumatoid arthritis (RA); however, there is scant data on the use of time-domain (TD) techniques for this purpose. We conducted TD simulations in a realistic finger joint and investigated how TD parameters changed in response to simulated joint inflammation. An MRI image of a healthy human finger was segmented into 7 tissue types and manipulated to create 4 models representing various degrees of RA disease activity. NIRFAST was used to simulate TD light propagation through the models at 800nm using an array of light sources/detectors placed across the proximal interphalangeal (PIP) joint. Parameters were extracted from the resulting TPSFs using statistical moments (number of photons, mean time-of-flight, centralized variance), temporal binning (early, middle, late temporal windows), and Fourier decomposition to produce a series of 2D images. Spatial frequency components were then extracted from each of the images and used to detect differences between the 4 models of disease activity. Spatial frequency amplitudes of high-frequency temporal Fourier component images differentiated between models with 100% accuracy and with the highest percent differences (i.e., performance). However, once Poisson noise was added to the TPSFs, amplitudes of early photon and total number of photon images at the 0.14mm−1 spatial frequency had the highest performance for accuracy cut-offs of 95% and 100%, respectively. Future work will focus on validating results with experimental TD-DOI data and assessing how combinations of various parameters can be used to increase performance while maintaining accuracy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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