<title>Predicting fluence measurements from a cylindrical diffusing tip using the P3-approximation</title>
Notice bibliographique
Résumé
Photodynamic Therapy (PDT) is becoming a popular treatment modality for many superficial cancers and several non-malignant diseases. The use of PDT to treat solid tumors has been limited because there is currently is no clinically acceptable method of either characterizing the optical parameters of a target tissue or of determining dose delivered to the target tissue volume as delivered by a fibreoptic terminated in a cylindrical diffusing tip. Accurate light dosimetry methods, such as the Monte Carlo method, are of limited clinical utility. In this paper we describe the use of the P3-Approximation to optically characterize a light scattering and absorbing medium. Tissue characterization calculations made using the P3-Approximation are analytical and may be performed much faster than with numerical modeling. The process time needed to estimate the dose distribution is sufficiently short to permit iterative adjustment of the light source distribution to account for tissue inhomogeneities, in real time. P3-Approximation based optical dosimetry should be sufficiently fast to be incorporated into an iterative feedback control algorithm for the distribution of light across an interstitial source array. With the optical coefficients furnished by the P3-Approximation, the light dose delivered to the medium from a cylindrical fibreoptic source can be accurately calculated using a novel formulation of Diffusion Theory. The cylindrical fibreoptic diffuser is modeled as a Huygen's array: a finite yet continuous array of isotropic point sources. The predicted light fluence distribution from the Huygen's array compares favorably with experimental fluence measurements.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».