Optical imaging through non-transparent small aquatic creatures with angular-domain imaging
Notice bibliographique
Résumé
When imaging through small aquatic creatures, scattered photons produce problems in image quality and resolution. Angular Domain Imaging (ADI) reduces scattered photons and improves the image quality and resolution. ADI is an imaging technique which utilizes the angular spectrum of photons to filter multiple-scattered photons and accept only photons with small angular deviation from their original trajectory. Advantages of the ADI technique are that it is insensitive to wavelength and the sources are not required to be high optical quality, coherent, or pulsed, as with OCT or time domain. Our target is to image a small species called Branchiostoma lanceolatum, a lancet that is 5-8cm long and 5mm thick, by using ADI to remove the scattering in order to image internal structures. A laser illuminates the lancelet in a water-filled container and a spatiofrequency filter removes the scattered photons before the imager. Experimentally, a coherent Nd:Yag second harmonic (533nm) laser creates images but also optical interference occuring within the internal structures of the lancelet. Conversely, an incoherent broad-band white light source eliminates the structural interference effect; however, the wavelength variation of the scattering coefficient combined with the limitation of the image sensor's dynamic range limit the ability to distinguish the internal structures in many areas. Thus, an IR diode laser (780nm) is used to lower the scattering coefficient as compared to conventional visible light source and to diminish the interference effects due to its shorter coherence length.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».