Effects of heat transfer and energy absorption in the ablation of biological tissues by pulsetrain-burst (>100 MHz) ultrafast laser processing
Notice bibliographique
Résumé
Energy absorption and heat transfer are important factors for regulating the effects of ablation of biological tissues. Heat transfer to surrounding material may be desirable when ablating hard tissue, such as teeth or bone, since melting can produce helpful material modifications. However, when ablating soft tissue it is important to minimize heat transfer to avoid damage to healthy tissue - for example, in eye refractive surgery (e.g., Lasik), nanosecond pulses produce gross absorption and heating in tissue, leading to shockwaves, which kill and thin the non-replicating epithelial cells on the inside of the cornea; ultrafast pulses are recognized to reduce this effect. Using a laser system that delivers 1ps pulses in 10μs pulsetrains at 133MHz we have studied a range of heat- and energy-transfer effects on hard and soft tissue. We describe the ablation of tooth dentin and enamel under various conditions to determine the ablation rate and chemical changes that occur. Furthermore, we characterize the impact of pulsetrain-burst treatment of collagen-based tissue to determine more efficient methods of energy transfer to soft tissues. By studying the optical science of laser tissue interaction we hope to be able to make qualitative improvements to medical treatments using lasers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».