Fiber-optic probe design and optical property recovery algorithm for optical biopsy of brain tissue
Notice bibliographique
Résumé
Optical biopsy techniques offer a minimally invasive, real-time alternative to traditional biopsy and pathology during tumor resection surgery. Diffuse reflectance spectroscopy (DRS) is a commonly used technique in optical biopsy. Optical property recovery from spatially resolved DRS data allows quantification of the scattering and absorption properties of tissue. Monte Carlo simulation methods were used to evaluate a unique fiber-optic probe design for a DRS instrument to be used specifically for optical biopsy of the brain. The probe diameter was kept to a minimum to allow usage in small surgical cavities at least 1 cm in diameter. Simulations showed that the close proximity of fibers to the edge of the probe resulted in boundary effects due to reflection of photons from the surrounding air-tissue interface. A new algorithm for rapid optical property recovery was developed that accounts for this reflection and therefore overcomes these effects. The parameters of the algorithm were adjusted for use over the wide range of optical properties encountered in brain tissue, and its precision was evaluated by subjecting it to random noise. This algorithm can be adapted to work with any probe geometry to allow optical property recovery in small surgical cavities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».