Interstitial diffuse radiance spectroscopy of gold nanocages and nanorods in bulk muscle tissues
Notice bibliographique
Résumé
Radiance spectroscopy was applied to the interstitial detection of localized inclusions containing Au nanocages or nanorods with various concentrations embedded in porcine muscle phantoms. The radiance was quantified using a perturbation approach, which enabled the separation of contributions from the porcine phantom and the localized inclusion, with the inclusion serving as a perturbation probe of photon distributions in the turbid medium. Positioning the inclusion at various places in the phantom allowed for tracking of photons that originated from a light source, passed through the inclusion's location, and reached a detector. The inclusions with high extinction coefficients were able to absorb nearly all photons in the range of 650-900 nm, leading to a spectrally flat radiance signal. This signal could be converted to the relative density of photons incident on the inclusion. Finally, the experimentally measured quantities were expressed via the relative perturbation and arranged into the classical Beer-Lambert law that allowed one to extract the extinction coefficients of various types of Au nanoparticles in both the transmission and back reflection geometries. It was shown that the spatial variation of perturbation could be described as 1/r dependence, where r is the distance between the inclusion and the detector. Due to a larger absorption cross section, Au nanocages produced greater perturbations than Au nanorods of equal particle concentration, indicating a better suitability of Au nanocages as contrast agents for optical measurements in turbid media. Individual measurements from different inclusions were combined into detectability maps.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».