Imagerie médicale avec des sources X créées par laser
Bibliographic record
Abstract
\nL'interaction d'une impulsion laser femtoseconde avec une cible solide peut induire une émission intense\nde rayonnement X dans la gamme de quelques dizaines de keV. Ce type de source présente potentiellement plusieurs\navantages sur les installations X conventionnelles en termes de performances (taille de la source, ganinie de longueur\nd'onde accessible) et de coût. Ce papier réunit les différents résultats obtenus dans le cadre du projet d'imagerie\nmédicale de I'INRS à Varennes, Québec, Canada. Ces travaux concernent d'une part l'étude quantitative de la source\nde rayons X-durs: intensité, spectre et taille de la source. D'autre part. des expériences de faisabilité ont montré la\npertinence de leur application à l'imagerie médicale. notamment dans le domaine de l'imagerie à grande résolution\nspatiale (mammographie) et dans celui de l'imagerie par soustraction d'images A deux longueurs d'onde (angiographie\ncardiaque). La principale limitation de ces expériences était la puissance moyenne de la source bridée par la faible\ncadence de l'installation laser. Les lois d'échelle déduites des expériences présentées laissent présager la poursuite de\nces travaux dans des conditions cliniques réalistes avec le développement actuel de chaîne laser de hautes cadences\n(100 Hz–1 kHz).\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".