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Enregistrement W4210763627 · doi:10.1088/0031-9155/52/10/010

Resolution improvement in emission optical projection tomography

2007· article· en· W4210763627 sur OpenAlexaff
Johnathon R. Walls, John G. Sled, James Sharpe, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsPoint spread functionPhysicsDeconvolutionProjection (relational algebra)TomographyIterative reconstructionLens (geology)Resolution (logic)Image resolutionOptical tomographyFilter (signal processing)Rotation (mathematics)Computer scienceComputer visionArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new imaging technique called emission optical projection tomography (eOPT), essentially an optical version of single-photon emission computed tomography (SPECT), provides molecular specificity, resolution on the order of microns to tens of microns, and large specimen coverage ( approximately 1 cubic centimetre). It is ideally suited to gene expression studies in embryos. Reconstructed eOPT images suffer from blurring that worsens as the distance from the axis of rotation increases. This blur is caused in part by the defocusing of the lens' point-spread function, which increases with object distance from the focal plane. In this paper, we describe a frequency space filter based on the frequency-distance relationship of sinograms to deconvolve the distance-dependent point-spread function and exclude highly defocused data from the eOPT sinograms prior to reconstruction. The method is shown to reduce the volume at half-maximum of the reconstructed point-spread function to approximately 20% the original, and the volume at 10% maximum to approximately 6% the original. As an illustration, the visibility of fine details in the vasculature of a 9.5 day old mouse embryo is dramatically improved.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations79
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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