Sci-PM Thurs - 09: A semianalytic model to extract differential linear scattering coefficients of breast tissue from energy dispersive x-ray diffraction measurements
Notice bibliographique
Résumé
Our research group is focused on determining the potential applications of using x-ray diffraction signals to diagnosis breast cancer. We have built a custom made x-ray diffractometer system. Polyenergetic 50 kV beams collimated down to a 3 mm diameter are incident on 5 mm diameter 5 mm thick samples. A cadmium zinc telluride detector is positioned at an angle θ with respect to the center of the target. We use our semianalytic model coupled with energy dispersive x-ray diffraction measurements to extract differential linear scattering coefficients in units of m−1 sr−1. We optimize our system with as our target since good x-ray diffraction data is available. A 2-mm diameter aperture is positioned in front of our detector and the target to detector distance is ≈ 40 cm. We use a root-mean-square deviation to measure the overall agreement between our data and the gold standard. We get values of 1.6 and 2.0 m−1 sr−1 for scatter angles of 13° and 16° and values of 3.4, 2.5, 2.1, 2.8, 1.8 m−1 sr−1 for angles 5, 7, 8, 9, and 11. These values are obtained after correcting our data for fluorescence escape and hole tailing. However, the values are nearly the same even if we don't correct the data. At this stage, more optimization is required. Our preliminary results for breast tissue agree well with data measured by Kidane et al., Phys. Med. Biol. 44, 1791–1802 (1999). We intend to correlate the x-ray diffraction and cellular pathology signals of breast tissue.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».