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Enregistrement W1993419239 · doi:10.1115/imece2005-81800

Control System Design for Retinal Imaging Adaptive Optics Systems

2005· article· en· W1993419239 sur OpenAlexaff
Maurizio Ficocelli, Foued Ben Amara

Notice bibliographique

RevueAdvances in Bioengineering · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Deformable mirrorAdaptive opticsComputer scienceAdaptive controlControl engineeringControl systemTracking (education)Multivariable calculusControl (management)ActuatorArtificial intelligenceEngineeringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a solution to control system design issues for adaptive optics systems used in retinal imaging. In this paper, the control problem for adaptive optics systems is generalized to that of shape control for a flexible membrane representing a deformable membrane mirror. Due to the dynamic nature of the aberrations in the eye, the shape control problem addressed is the tracking of an unknown and time-varying shape for a distributed membrane (i.e., desired shape of the mirror). The design of a controller to achieve the shape control objective is based on a model of a distributed parameter system representing the mirror membrane. To accomplish this task, a multivariable centralized controller is utilized. Since the desired shape of the mirror is unknown and time-varying, the controller is tuned online to converge to the controller needed to achieve regulation. This is done iteratively, by taking advantage of the Q-parameterization of all stabilizing controllers, so that the controller will converge to the ideal controller. The online tuning is used to compensate for the lack of information of the desired shape for the deformable mirror.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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