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Enregistrement W1989124831 · doi:10.1117/12.873105

Design of a spectrometer for all-reflective optics-based line scan Fourier domain optical coherence tomography

2010· article· en· W1989124831 sur OpenAlexaff
Mohammad Mostafa Kamal, N.R. Sivakumar, Muthukumaran Packirisamy

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsSpectrometerOptical coherence tomographyZemaxImaging spectrometerChromatic aberrationPhysicsDetectorChromatic scaleComputer scienceSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical design of a spectrometer for all-reflective optics based line scan Fourier domain optical coherence tomography (FD-OCT) imaging has been reported in this work for high-speed scanning. FD-OCT imaging data acquisition offers significantly improved imaging speed in the depth direction compared to conventional time domain optical coherence tomography (TD-OCT). On the other hand, line focused scanning improve imaging speed in the transverse direction compare to commonly used flying spot scanning. Combination of FD-OCT acquisition and line focused scanner can give higher imaging speed. Spectrometer is a critical submodule in FD-OCT system. Apart from the spectrometer optical resolution, and detector array resolution, the chromatic aberration should be considered to design a high-quality FD-OCT imaging spectrometer. The proposed imaging spectrometer consists of a planer reflective grating, off-axis parabolic cylindrical mirror and a CCD array detector. Mirror focusing reduces the chromatic aberration because of its insensitivity to the wavelength of the laser beam, therefore the spectrometer image quality enhanced by the reflective optics focusing. Spot profile fall-off characteristic was analyzed by using ZEMAX optical design software.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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