Scanneur de profilométrie laser tridimensionnelle adapté au LabPET
Bibliographic record
Abstract
L'imagerie préclinique regroupe les méthodes d'imagerie permettant de faire une étude des processus biologiques in vivo et de manière non-invasive sur animaux de laboratoire. La tomographie d'émission par positrons (TEP) est une de ces méthodes. Elle utilise des molécules marquées par des émetteurs de positrons afin de pouvoir mesurer la biodistribution in vivo de ces molécules. Cependant, l'imagerie TEP est limitée à la détection de molécules marquées dans un organisme et n'offre pas toujours de référentiel suffisamment précis pour indiquer leur position exacte relativement aux organes et aux tissus internes. Le but du scanneur de profilométrie tridimensionnel (SPT) est donc de fournir un modèle 3D du contour de l'organisme qui sera superposé aux images TEP. Ce mémoire porte sur le développement de l'appareil et son installation sur le LabPET, un appareil d'imagerie TEP pour souris et rats de laboratoire développé au le Centre d'imagerie moléculaire de Sherbrooke. Ce mémoire détaille la méthodologie, le développement du matériel de mesure et les algorithmes utilisés pour la conception et la réalisation du SPT ainsi que les résultats obtenus. Une emphase est placée sur l'utilisation d'une bipyramide à base triangulaire afin d'obtenir une méthode de calibrage flexible permettant de calibrer simultanément les multiples systèmes d'acquisition du SPT et leur fournir un même référentiel unique.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 teacher head, 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".