IJCARS—IPCAI 2022 special issue: 13th international conference on information processing in computer-assisted interventions 2022—part 1
Notice bibliographique
Résumé
We are delighted to present this special issue of International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS) as part 1 of the proceedings of the 13th International Conference on Information Processing in Computer-Assisted Interventions (IPCAI) 2022.IPCAI will be held in conjunction with the Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) congress.The contributions contained in this special issue will be presented on June 7th and 8th during the hybrid event in Tokyo.Since 2010, IPCAI has been a premier international and interdisciplinary forum that brings together clinicians, computer scientists, engineers and other researchers in a unique setting.From the beginning, the aim of the meeting was to foster active engagement of the attendees by providing session formats that allow for in-depth discussions of the topics presented.Putting strong focus on translational research at the interface between computational and engineering sciences and clinical and interventional practice distinguishes IPCAI from other conferences in the field.Key topics include surgical data science, interventional imaging, interventional robotics, tracking and navigation, surgical planning and simulation, augmented reality and advanced visualization as well as surgical skill analysis and workflow.Throughout the last years, two types of contributions to IPCAI emerged: (1) Regular Papers as full, journal-style contributions in which authors can present their research in depth, and (2) Long Abstracts that are intended to showcase novel ideas, software platforms, or recent breakthroughs, including those with preliminary but limited experimental validation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,038 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».