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Enregistrement W2005767464 · doi:10.1134/s1054660x12040251

Quantification of glucose levels in flowing blood using M-mode swept source optical coherence tomography

2012· article· en· W2005767464 sur OpenAlexaff
Hafeez Ullah, Bahar Davoudi, Adrian Mariampillai, G. Hussain, Manzoor Ikram, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevueLaser Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical coherence tomographySpeckle patternDecorrelationOpticsMaterials scienceDiffusionScatteringCoherence (philosophical gambling strategy)Blood flowBiomedical engineeringPhysicsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase of glucose levels in blood changes the viscosity of flowing fluids and shape of the erythrocytes. Both of these can affect the details of light scattering as can be quantified via decorrelation times measured by optical coherence tomography (OCT). The relative contributions of these competing effects have been studied by examining the motion dynamics of deformable asymmetrical (red blood cells, RBCs with ∼7 μm diameter and ∼2 μm thickness) and non deformable symmetrical (polystyrene microspheres, PSM with 1.4 μm diameter) flowing scattering particles. The fluid flow under the action of gravity was modulated by changing the glucose concentrations. Quantitative analysis of the OCT’s M-mode autocorrelation functions enabled the derivations of the translational diffusion coefficients. These systematic studies are aimed at eventual tissue imaging scenarios with speckle-variance OCT to obtain local glucose concentrations maps.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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