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Enregistrement W4297182439 · doi:10.1016/j.pacs.2022.100404

PATLAB: A graphical computational software package for photoacoustic computed tomography research

2022· article· en· W4297182439 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhotoacoustics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchBreast Cancer Society of CanadaLawson Health Research Institute
Mots-clésMATLABComputer scienceSoftwareGraphical user interfaceComputer graphics (images)Open sourcePhotoacoustic imaging in biomedicineModality (human–computer interaction)Software packageIterative reconstructionTomographyComputed tomographySource codeComputational sciencePhotoacoustic tomographyComputer visionArtificial intelligenceProgramming languageRadiologyMedicineOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoacoustic tomography (PAT) provides high resolution optical images of tissue at depths of up to several centimetres. This modality has been of interest to researchers for at least 30 years and is still the subject of intensive research. However, PAT researchers lack access to a comprehensive open-source graphical simulation and reconstruction software package. In this article, we introduce PATLAB, an open-source MATLAB-based graphical software package that can perform both PAT simulation and image reconstruction. PATLAB is simple to use yet is capable of complex PAT data processing tasks and offers advanced users a framework to build and test new methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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