Advanced multi-contrast Jones matrix optical coherence tomography for Doppler and polarization sensitive imaging
Notice bibliographique
Résumé
An advanced version of Jones matrix optical coherence tomography (JMT) is demonstrated for Doppler and polarization sensitive imaging of the posterior eye. JMT is capable of providing localized flow tomography by Doppler detection and investigating the birefringence property of tissue through a three-dimensional (3-D) Jones matrix measurement. Owing to an incident polarization multiplexing scheme based on passive optical components, this system is stable, safe in a clinical environment, and cost effective. Since the properties of this version of JMT provide intrinsic compensation for system imperfection, the system is easy to calibrate. Compared with the previous version of JMT, this advanced JMT achieves a sufficiently long depth measurement range for clinical cases of posterior eye disease. Furthermore, a fine spectral shift compensation method based on the cross-correlation of calibration signals was devised for stabilizing the phase of OCT, which enables a high sensitivity Doppler OCT measurement. In addition, a new theory of JMT which integrates the Jones matrix measurement, Doppler measurement, and scattering measurement is presented. This theory enables a sensitivity-enhanced scattering OCT and high-sensitivity Doppler OCT. These new features enable the application of this system to clinical cases. A healthy subject and a geographic atrophy patient were measured in vivo, and simultaneous imaging of choroidal vasculature and birefringence structures are demonstrated.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».