Angular-domain imaging of fluorescence sources within tissue phantoms
Notice bibliographique
Résumé
Conventional fluorescence imaging often does not have a mechanism to remove the scattering effect in biological tissue. We use Angular Domain Imaging (ADI) to improve the detection of smaller structures in fluorescence layer over that can be provided by existing systems. ADI is a high resolution, ballistic imaging method that utilizes the angular spectrum of photons to filter multiple-scattered photons and accepts only photons with small angular deviation from their original trajectory. Advantages of the ADI technique are that it is insensitive to wavelength and the sources are not required to be high quality, coherent, or pulse, as with OCT or time domain. Our target is to perform fluorescence ADI at shallow tissue such as skin (≈ 1mm) with a buried collagen layer. To experimentally model shallow tissue with phantoms, a thin layer of scattering medium with similar scattering characteristic (μs = 200cm-1, g = 0.85) is placed on top fluorescence plastic (415nm excitation, ≈ 555-585nm emission) which is patterned by strips of non-emitting structures (200-400μm). Positioning multiple collimated arrays with acceptance angles of 5.71° on top of the scattering medium, test structures (200μm wide) can be detected at shallow scattering medium thickness (1mm). Monte Carlo simulation confirms that fluorescence ADI can image structures at shallow tissue depth by using collimator array with modest filtration angles. Results show micromachined collimator arrays provide both high spatial resolution and angular filtration on scattered photons.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».