Pulse Compression Favourable Thermal Wave Imaging Approach for Estimation of Osteoporosis: A Numerical Study
Notice bibliographique
Résumé
Infrared thermography is emerging as a vital noninvasive testing and evaluation tool in biomedical applications in order to identify surface and sub-surface abnormalities in biomaterials. Among various active infrared thermographic approaches, recently introduced aperiodic modulated pulse compression favorable thermographic techniques gained their importance as these approaches provide higher sensitivity and resolution for the extraction of anomalies located deep inside the material under test. Further, these techniques facilitate the usage of moderate heat inputs unlike traditional pulse-based thermographic methods and provide better depth resolution compared to lock-in thermography. This paper highlights the merits of novel pulse compression favorable frequency modulated thermal wave imaging method, a widely accepted non-stationary thermographic approach, to detect the severity of osteoporosis in modeled human bone. Detection is achieved by estimating the effusivity of the bone at different stages of osteoporosis with the help of correlation coefficient values obtained from the compressed pulse. A 3-D finite element analysis is carried out on a multilayer bone model with different thermo-physical properties of bone to characterize different stages of the osteoporosis. The obtained correlation-based results are compared with the extensively used principal component analysis approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».