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Enregistrement W4207026293 · doi:10.1088/1742-6596/2167/1/012015

Marker trajectory assessment in optical cone beam computed tomography scanner geometry

2022· article· en· W4207026293 sur OpenAlexaff
Gareth Marks, Jaryd R. Christie, Kevin Jordan

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerOpticsTrajectoryDisplacement (psychology)GeometryImaging phantomBeam divergenceCone beam computed tomographyBeam (structure)Line (geometry)PhysicsMaterials scienceMathematicsBeam diameterComputed tomographyLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measured trajectories of markers on vessel wall and beads on a plumb are compared with calculated trajectories for transmission images obtained with Vista16™ optical cone beam scanner. Effective pixel size was 0.11 mm. An algorithm was developed to measure trajectories for the plumb line phantom and a semi-automatic version was required for the gel filled vessels due to overlap of markers and seam projections at maximum lateral positions. It was found that for 15 cm diameter vessels, the vessel edge was not visible due to divergence in cone beam geometry. Accounting for this effect was necessary in order to remove artefacts from calculated vessel trajectory. Displacement differences were found to be less than 0.1 mm for the plumb line, 0.3 mm for a beads and 1 mm for markers on gel filled vessel. Minimization of the vessel marker trajectory deviation will provide a more accurate approach to refractive index optimization. No optical aberrations were detected from the trajectory analysis and manufacturer scanner alignment and geometrical calibrations were independently verified.

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)0,006
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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