Kidney stone compositional analysis and identification using a benchtop high-resolution multi-modal x-ray phase-contrast micro-CT imaging system
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of kidney stones has significantly risen among the elderly population in recent decades, with some countries experiencing rates approaching 15%. Due to high recurrence rates, analyzing stone composition is essential for recurrence prevention. Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) and conventional x-ray diffractometry (XRD) are used for this purpose, however, both methods are labor-intensive and require skilled operators, as stones need careful dissection and grinding. Many kidney stones have heterogeneous compositions, and even with spectroscopic analyses, error rates remain high. Despite improvements, challenges in stone sampling and tiny material amounts can still lead to inaccuracies. This prompts the question of how to better manage patients and potentially enhance recurrence prevention strategies despite the shift toward spectroscopic techniques in analytical labs. In this work, we demonstrate the potential of an in-house grating-based high-resolution x-ray phase-contrast μ-CT imaging system in characterizing kidney stones and their compositional analysis. Employing the reported compact benchtop x-ray phase-contrast μ-CT imaging system facilitates stone identification and analysis using additional quantitative data—phase and scattering—obtained from the emerging x-ray phase-contrast imaging system. Having the three sets of images—transmission, phase, and scattering—could potentially pave the way for an accurate and faster stone compositional analysis with clinical values in studying the pathophysiological mechanisms of kidney stone disease that could help improve the recurrence prevention rates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».