MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994076084 · doi:10.1155/2008/727418

A New 3D Simulation Method for the Construction of Optical Phase Contrast Images of Gold Nanoparticle Clusters in Biological Cells

2008· article· en· W1994076084 sur OpenAlexafffund
Stoyan Tanev, James Pond, P. Paddon, Valery V. Tuchin

Notice bibliographique

RevueAdvances in Optical Technologies · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDigital Holography and Microscopy
Établissements canadiensLumerical Solutions (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic ResearchWestern Canada Research Grid
Mots-clésFinite-difference time-domain methodNanoparticleMaterials scienceContrast (vision)OpticsRefractive indexPhase contrast microscopyColloidal goldPhase (matter)Phase differenceNanotechnologyCluster (spacecraft)OptoelectronicsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new 3D simulation method based on the finite‐difference time domain (FDTD) approach in combination with Fourier optic techniques is applied to the modeling of optical phase contrast microscope (OPCM) imaging of gold nanoparticles (NPs) in singe biological cells. We consider a realistic size 3D cell model at optical immersion conditions, that is, when the refractive index values of the cytoplasm and of the extracellular medium are equal. For the first time, an FDTD‐based OPCM model is applied to visualize the presence of a cluster of gold NPs in the cytoplasm at both resonant and nonresonant conditions. The results demonstrate the capability to model OPCM image enhancement by optically controlling the resonant properties of the NPs. Our research study extends the applicability of the FDTD modeling approach into a new biomedical optics research area.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Optical TechnologiesMême sujetDigital Holography and MicroscopyTravaux en français237 207