Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MethodsA Clarius L7 (Clarius Inc., Canada) wireless ultrasound scanner was used to acquire images of the great saphenous vein (GSV).The active contour approach by Chan and Vese was used to segment and track the vessel.The user needs to specify the vein in the first image.Subsequently, the vesel is tracked automatically.The segmentation performance was assessed by comparing the results of the algorithm to the results of manual segmentation.Furthermore, the ultrasound scanner was attached to a KUKA LBR Med robotic arm (KUKA AG, Germany).The scanner was positioned on an Agar phantom containing a 10 mm duct filled with ethanol representing an artificial vessel.While moving the ultrasound scanner along the direction of the vessel, the lateral position was corrected using the segmentation results.The performance was assessed by manually segmenting the 50 images acquired during the tracking.The tracking error is defined as the remaining distance of the lesion to the images' centre line. ResultsThe segmentation error of the GSV data set was 0.47 ± 0.39 mm (mean ± std) and 0.48 ± 0.39 mm for the phantom.The mean tracking error was 0.27 ± 0.18mm and the mean segmentation time was 0.42 s. ConclusionActive contours were used to track the GSV in ultrasound images.The position of the segmented vein can be used to correct the position of an ultrasound-guided HIFU treatment unit.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle