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Enregistrement W4404824051 · doi:10.3233/xst-2011-028400284

Reconstruction from truncated projections using mixed extrapolations of exponential and quadratic functions

2011· article· en· W4404824051 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.

Notice bibliographique

RevueJournal of X-Ray Science and Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical and numerical algorithms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExponential functionApplied mathematicsQuadratic equationMathematicsMathematical analysisCalculus (dental)GeometryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In computer tomography (CT), truncated projections are produced due to scanning large objects with a detector that is limited in width. Applying filtered back-projection(FBP) method directly to truncated projections, the reconstructed image will contain truncation artifacts – bright rings on the boundary of region of interest (ROI). Extrapolation algorithms can be used to reduce the truncation artifacts; however extrapolations are usually double the length of the projection data; resulting in an increased calculation time. This paper introduces mixed extrapolation, which is a combination of exponential and quadratic extrapolation. It is proven that doubling the length of the projection data for the mixed extrapolation can be avoided. The projections were extrapolated according to the boundary values and their derivatives. The algorithm achieves equivalence to the extrapolation approach with negligible increased calculation time. Supplementary functions are introduced in order to simplify the calculations. These functions can be calculated prior to extrapolation process, hence the calculation time is significantly reduced. The calculation times are compared between fast extrapolation introduced in this paper and normal extrapolation with doubling the length of projection data.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,214 · 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