Notice bibliographique
Résumé
The tomographic reconstruction of biological specimens requires robust algorithms, able to deal with low density contrast and low element concentrations. At the IST/ITN microprobe facility new GPU-accelerated reconstruction software, JPIXET, has been developed, which can significantly increase the speed of quantitative reconstruction of Proton Induced X-ray Emission Tomography (PIXE-T) data. It has a user-friendly graphical user interface for pre-processing, data analysis and reconstruction of PIXE-T and Scanning Transmission Ion Microscopy Tomography (STIM-T). The reconstruction of PIXE-T data is performed using either an algorithm based on a GPU-accelerated version of the Maximum Likelihood Expectation Maximisation (MLEM) method or a GPU-accelerated version of the Discrete Image Space Reconstruction Algorithm (DISRA) (Sakellariou (2001) [2]). The original DISRA, its accelerated version, and the MLEM algorithm, were compared for the reconstruction of a biological sample of Caenorhabditis elegans – a small worm. This sample was analysed at the microbeam line of the AIFIRA facility of CENBG, Bordeaux. A qualitative PIXE-T reconstruction was obtained using the CENBG software package TomoRebuild (Habchi et al. (2013) [6]). The effects of pre-processing and experimental conditions on the elemental concentrations are discussed.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,333 | 0,417 |
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 ».