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Enregistrement W7106287195 · doi:10.5281/zenodo.17664250

Tissue Scaffolds Characterization Using Synchrotron Radiation Micro-Computed Tomography with Helical Acquisition Mode

2023· article· W7106287195 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchrotron radiationTomographyRotation (mathematics)Characterization (materials science)Ring (chemistry)Data acquisitionSynchrotronImage quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the field of tissue engineering, hydrogel scaffolds have gained significant attention due to their unique properties, due to their unique properties. Accurate imaging techniques are essential for studying the internal structure and properties of these scaffolds. Hydrogel scaffolds have very low density and synchrotron radiation micro-computed tomography (SR-μCT) shows high contrast with three-dimensional and non-invasive characterization. Despite many advantages, SR-μCT image quality for hydrogel still needs to be improved due to common ring artifacts resulted from systematic errors or defects on the scintillator, monochromator, or filters. Such artifacts usually reduce the accuracy when visualizing and charactering samples. Methods have been developed to reduce the ring artifacts, e.g., low-pass filtering algorithm, but these approaches suffer from limitations. This work integrates SR-μCT with the helical acquisition mode (SR-μHCT) to avoid the ring artifacts issues. SR-μHCT involves two motions, a horizontal rotation and a vertical motion which can spread the intensity of ring artifacts over larger regions in the vertical direction, therefore reducing the effects of artifacts.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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