Vision numérique et modèles 3D pour imagerie moléculaire sur petits animaux par tomographie optique
Notice bibliographique
Résumé
Typiquement, en tomographie optique diffuse (TOD), les mesures optiques sont prises en amenant des fibres optiques en contact avec le sujet ou en faisant baigner le sujet dans un fluide adaptateur d'indice. Ces deux approches simplifient grandement le problème inverse pour la reconstruction tomographique, car seule la propagation de la lumière dans les tissus biologiques doit être considérée. Dans le cas de l'imagerie sur petits animaux, il est très difficile d'amener des fibres optiques en contact avec le sujet de façon automatisée sans l'écraser et sans changer sa géométrie. L'utilisation de fluides adaptateurs d'indice simplifie la géométrie du problème à celle du contenant, généralement de forme cylindrique, où se trouve l'animal. Par contre, il n'est pas pratique d'avoir à entretenir un tel système et il est difficile de mettre l'animal dans un fluide sans le noyer. L'utilisation de fluides adaptateurs d'indice atténue le signal optique menant à des mesures plus bruitées. Les sytèmes sans contact permettent d'éviter tous les problèmes mentionnés précédemment, mais nécessitent la mesure de la forme extérieure du sujet. Dans le cadre des présents travaux de recherche, un système de vision numérique utilisant une paire de caméras et un laser pour mesurer la forme extérieure 3D de sujets est présenté. La conception du système de vision numérique 3D vise à faciliter son intégration au système de TOD qui est présentement développé au sein du groupe TomOptUS. Le principal avantage du système de vision numérique est de minimiser la complexité du système de TOD en utlisant le même laser pour les mesures tomographiques optiques et pour les mesures 3D, permettant simultanément l'acquisition de modèles 3D et de données optiques. Cette approche permet de mesurer la position exacte à laquelle la lumière du laser est injectée dans le sujet, alors que cette postion est habituellement déduite et non mesurée par les autres systèmes. Cette information est extrêmement importante pour la reconstruction tomographique. Des mesures 3D précises (<1mm) sont obtenues à l'aide d'algorithmes pour l'étalonnage de l'axe de rotation et de translation. Des mesures 3D d'une forme de référence et d'une souris sont présentées démontrant la précision et l'efficacité du système.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».