Non-contact photoacoustic tomography and ultrasonography for biomedical imaging
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic tomography (PAT) and ultrasonography (US) of biological tissues usually rely on ultrasonic transducers for the detection of ultrasound. For an optimum sensitivity, transducers require a physical contact with the tissue using a coupling fluid (water or gel). Such a contact is a major drawback in important potential applications such as surgical procedures on human beings and small animal imaging in research laboratories. On the other hand, laser ultrasonics (LU) is a well established optical technique for the non-contact generation and detection of ultrasound in industrial materials. In this paper, the remote optical detection scheme used in industrial LU is adapted to allow the detection of ultrasound in biological tissues while remaining below laser exposure safety limits. Both non-contact PAT (NCPAT) and non-contact US (NCUS) are considered experimentally using a high-power single-frequency detection laser emitting suitably shaped pulses and a confocal Fabry-Perot interferometer in differential configuration. It is shown that an acceptable sensitivity is obtained while remaining below the maximum permissible exposure (MPE) of biological tissues. Results were obtained ex vivo on chicken breast specimens with embedded inclusions simulating blood vessels optical properties. Sub-mm inclusions are readily detected at depths approaching 1 cm. The method is expected to be applicable to living tissues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».