Determination of the optical properties of turbid media using relative interstitial radiance measurements: Monte Carlo study, experimental validation, and sensitivity analysis
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial quantification of the optical properties of tissue is important in biomedicine for both treatment planning of minimally invasive laser therapies and optical spectroscopic characterization of tissues, for example, prostate cancer. In a previous study, we analyzed a method first demonstrated by Dickey et al., [Phys. Med. Biol. 46, 2359 (2001)] to utilize relative interstitial steady-state radiance measurements for recovering the optical properties of turbid media. The uniqueness of point radiance measurements were demonstrated in a forward sense, and strategies were suggested for improving performance under noisy experimental conditions. In this work, we test our previous conclusions by fitting the P3 approximation for radiance to Monte Carlo predictions and experimental data in tissue-simulating phantoms. Fits are performed at: 1. a single sensor position (0.5 or 1 cm), 2. two sensor positions (0.5 and 1 cm), and 3. a single sensor position (0.5 or 1 cm) with input knowledge of the sample's effective attenuation coefficient. The results demonstrate that single sensor radiance measurements can be used to retrieve optical properties to within approximately 20%, provided the transport albedo is greater than approximately 0.9. Furthermore, compared to the single sensor fits, employing radiance data at two sensor positions did not significantly improve the accuracy of recovered optical properties. However, with knowledge of the effective attenuation coefficient of the medium, optical properties can be retrieved experimentally to within approximately 10% for an albedo greater or equal to 0.5.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».