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Enregistrement W4205172296 · doi:10.1049/pbhe033e_ch1

Point-spread functions in inverse scattering and image reconstruction with microwaves and millimeter waves

2021· book-chapter· en· W4205172296 sur OpenAlexaff
Daniel Tajik, Romina Kazemivala, Natalia K. Nikolova

Notice bibliographique

RevueIET eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScatteringMicrowave imagingHolographyOpticsInverse scattering problemPoint spread functionPhysicsMicrowaveIterative reconstructionFourier transformFrequency domainComputer scienceArtificial intelligenceComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chapter Contents: 1.1 Introduction 1.2 System point-spread function (PSF) 1.3 Models of scattering in terms of point-spread functions 1.3.1 Scattering models using convolution 1.3.2 Field-based electromagnetic scattering models 1.3.3 Electromagnetic scattering in terms of S-parameters 1.3.4 Electromagnetic scattering models for real-time inversion 1.4 Extracting the scattering signals from measured data 1.5 Reconstruction with quantitative microwave holography 1.5.1 Microwave holography with analytical PSFs 1.5.2 Basics of quantitative microwave holography (QMH) 1.6 Basics of scattered power mapping (SPM) 1.7 Examples of QMH and SPM 1.8 Advanced signal processing for improved image reconstruction 1.8.1 Apodization filtering 1.8.2 Low-pass filtering in the Fourier domain 1.8.3 PSF translation 1.8.4 Frequency normalization 1.9 Image reconstruction of breast phantom 1.10 Conclusions Acronyms References

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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