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Enregistrement W7052091904

Quantitative transmission tomography for don-destructive imaging of stored grain and biological tissue

2021· dissertation· en· W7052091904 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of ManitobaResearch ManitobaSocial Sciences and Humanities Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission (telecommunications)TomographySoftwareBiological tissueIterative reconstructionComputed tomographyIndustrial computed tomography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents the development, testing, and verification of transmission tomography software for the applications of small-scale biological imaging and large-scale stored-grain imaging. Transmission tomography is a non-invasive technique for producing quantitative images of an object's physical properties. This is done by interrogating the object with waves and measuring the resulting response at a set of measurement positions. The properties of the received waves are analyzed, and used to calculate the properties of the object which is interrogated. First, a mathematical formulation of transmission tomography is presented and explained. The formulation is then used to build a numerical model of the physical properties which dictate wave transmission in two systems of linear algebraic equations. The algorithms that are required for building the numerical model are then explained. The rest of this thesis is devoted to a series of experiments. These experiments show the usefulness of transmission tomography in some particular applications. They also motivate the incremental development of features of the transmission tomography algorithm that was developed for this thesis. The first experiment uses acoustic data to perform two-dimensional transmission tomography. The first experiment shows that two-dimensional transmission tomography of acoustic data produces useful images of an object's wave speed. The successful two-dimensional experiments motivate the two following experiments, which use electromagnetic data to perform three-dimensional transmission tomography. In order to perform three-dimensional tomography of electromagnetic data, a modification is made to the numerical model. The successful three-dimensional transmission tomography algorithm is then applied to track the volume of grain stored in a bin. The final experiment uses acoustic data and the modified numerical model to perform three-dimensional transmission tomography to identify two distinct spherical objects which are submerged in a liquid medium.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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