Time-of-flight non-contact fluorescence diffuse optical tomography with numerical constant fraction discrimination
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a novel non-contact fluorescence diffuse optical tomography (FDOT) approach for localizing a fluorescent inclusion embedded in a scattering medium. It uses the time of flight of early photons arriving at several detector positions around the medium. It is a true and direct time-of-flight approach in that arrival times are converted to distance. The arrival time of early photons is found via a recently introduced numerical constant fraction discriminator applied to fluoresced photons time-of-flight distributions (fluorescence time pointspread functions (FTPSFs)). Time-correlated single photon counting and an ultrafast photon counting avalanche photodiode are used for measuring FTPSFs that form tomographic data sets. The FDOT localization algorithm proceeds in two steps. The first determines the angular position of the inclusion as the average, over projections, of angular detector positions with smallest arrival time. The second determines the inclusion's radial position based on relative arrival times obtained at several detector positions within each tomographic projection relatively to a reference detector position, the latter being that of shortest arrival time in the projection. The radial position found minimizes the discrepancy between relative arrival times computed for several possible inclusion positions and relative arrival times deduced from experimental data. Two methods are presented for this.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».