Reconstrução de um modelo 3D a partir de imagens térmicas 2D de uma mama via câmera infravermelha
Notice bibliographique
Résumé
With the development of image processing algorithms and the arrival of thermal cameras, a new concept of temperature analysis emerged. Besides industrial processes, thermal images also started to play an important role in the evaluation of the temperature of human beings, being used for the diagnosis of diseases and other anomalies in which the body undergoes a change in its considered normal temperature. Having a metabolism different from the cells of the human body, the tumor cells cause the temperature of the region where they are to be, also, different from that found in non-tumor cells. This work aims to develop three-dimensional models with temperature information from two-dimensional thermal. With the three-dimensional thermal maps, we can have a closer view of the real geometries found in the images and, with this, new information for the application of the bio-heat transfer equations in numeric simulations also involving geometric parameters of the breast. Using the stereoscopic view, which is based on epipolar geometry, it was possible to develop a method of generating representative dense points clouds from thermal images, as well as verifying the developed method particularities and limitations. The developed three-dimensional maps showed well-defined and visible characteristics, although the input images had low spatial resolution, which limited the application of the method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».