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Enregistrement W7106276781 · doi:10.5281/zenodo.17656412

Sub-second and Dynamic Computed Tomography Development at the Canadian Light Source

2021· article· W7106276781 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomographic reconstructionData acquisitionSample (material)TomographyProcess (computing)Dynamic imagingComputed tomographicComputed tomographyMedical imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic CT is an emerging technique of uninterrupted acquisition of radiographic projections of a sample as it forms, deforms, or interacts to external conditions. However, a basic principle for correct tomographic reconstruction is that the sample remain unchanged during CT acquisition to avoid motion artefacts. To capture dynamic processes, either the sample stability is controlled above the limitations of the capture device, or tomographic data needs to be acquired faster. The former is used in dynamic CT joint studies through precisely controlled joint movements at clinical scanners. The Canadian Light Source (CLS) uses the latter approach as the high flux is several orders of magnitude greater than laboratory X-ray sources and well suited for sub-second acquisitions. The greater temporal resolution allows for tomographic reconstruction of an evolving sample, and the changing internal structures can be captured and visualized. Dedicated micro-CT systems are also capable of dynamic CT with scans on the order of 2 CTs/min. Computational and mechanical constraints limit dynamic CT studies to small samples for short periods of time. Research applications have been in material sciences and preliminary studies in small animals and medical implant design. In this abstract, dynamic CT was used to visualize the wet granulation process of pharmaceutical powders once in contact with water.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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