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Enregistrement W1985627406 · doi:10.1366/000370208784658174

Assessment of Near-Infrared Path Length in Fibrous Phantom and Muscle Tissue

2008· article· en· W1985627406 sur OpenAlexaff
Eugene Gussakovsky, V.V. Kupriyanov

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaNational Research Council Institute for Biodiagnostics
Organismes subventionnairesGenomic Health
Mots-clésImaging phantomPath lengthOpticsMaterials scienceNear-infrared spectroscopyAbsorption (acoustics)InfraredBiomedical engineeringChemistryAnalytical Chemistry (journal)PhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first derivative of the pseudo-absorption spectrum of a water-loaded cotton wool (water-CW) phantom, which mimics muscle tissues, was used to determine the light path length in the near-infrared (NIR) region. The light path length increased as the density of the turbid medium decreased. It is independent of both water content in the range of 75-85% (by weight) and the diffuse reflecting reference used to determine the pseudo-absorbance. The path length determination procedure was verified by measurements of diffuse reflectance in chicken breast tissue for which the path length of 1.8 mm (differential path length factor, DPF = 2.1) was found to be similar to the path length of NIR light of 1.5-2.2 mm (DPF = 1.8-2.6) in a water-CW phantom of density similar to chicken breast. We conclude that the NIR light path length can serve as a characteristic of muscle tissue density.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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