Multispectral digital holographic microscopy with applications in water quality assessment
Notice bibliographique
Résumé
Safe drinking water is essential for human health, yet over a billion people worldwide do not have access to safe drinking water. Due to the presence and accumulation of biological contaminants in natural waters (e.g., pathogens and neuro-, hepato-, and cytotoxins associated with algal blooms) remain a critical challenge in the provision of safe drinking water globally. It is not financially feasible and practical to monitor and quantify water quality frequently enough to identify the potential health risk due to contamination, especially in developing countries. We propose a low-cost, small-profile multispectral (MS) system based on Digital Holographic Microscopy (DHM) and investigate methods for rapidly capturing holographic data of natural water samples. We have developed a test-bed for an MSDHM instrument to produce and capture holographic data of the sample at different wavelengths in the visible and the near Infra-red spectral region, allowing for resolution improvement in the reconstructed images. Additionally, we have developed high-speed statistical signal processing and analysis techniques to facilitate rapid reconstruction and assessment of the MS holographic data being captured by the MSDHM instrument. The proposed system is used to examine cyanobacteria as well as Cryptosporidium parvum oocysts which remain important and difficult to treat microbiological contaminants that must be addressed for the provision of safe drinking water globally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».