Exploring pixel difference noise floor in tongue ultrasound data
Notice bibliographique
Résumé
Pixel Difference (PD) is a change metric for image sequences used to detect tongue movement in ultrasound data. It measures overall change by treating each frame as a vector and calculating vector norms between consecutive images. The PD curves have a substantial noise floor but it is unclear to what extent this noise is caused by physiological processes like the pulse and tensing and relaxation of muscle fibres. To evaluate the contribution of physiological processes to the PD noise floor, we measured one human participant at rest and an excised bovine tongue using the same ultrasound imaging parameters. The mean PD ± standard deviation for human tongue was 93,851 ± 8409 in rest and 274,348 ± 207,791 in movement. For the bovine tongue we obtained five different locations between the root and the tip. The mean PD range was (109,156, 176,433) and standard deviation range was (986, 1273). In the bovine samples, mean PD correlates with standard deviation (r = 0.9972) in line with the multiplicative noise model. The data from human at rest differ from this pattern due to a higher standard deviation. This suggests that the PD standard deviation—not the PD noise floor—reflects physiological processes in resting tongue ultrasound data.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».