Advances in engineering of high contrast CARS imaging endoscopes
Notice bibliographique
Résumé
The translation of CARS imaging towards real time, high resolution, chemically selective endoscopic tissue imaging applications is limited by a lack of sensitivity in CARS scanning probes sufficiently small for incorporation into endoscopes. We have developed here a custom double clad fiber (DCF)-based CARS probe which is designed to suppress the contaminant Four-Wave-Mixing (FWM) background generated within the fiber and integrated it into a fiber based scanning probe head of a few millimeters in diameter. The DCF includes a large mode area (LMA) core as a first means of reducing FWM generation by ~3 dB compared to commercially available, step-index single mode fibers. A micro-fabricated miniature optical filter (MOF) was grown on the distal end of the DCF to block the remaining FWM background from reaching the sample. The resulting probe was used to demonstrate high contrast images of polystyrene beads in the forward-CARS configuration with > 10 dB suppression of the FWM background. In epi-CARS geometry, images exhibited lower contrast due to the leakage of MOF-reflected FWM from the fiber core. Improvements concepts for the fiber probe are proposed for high contrast epi-CARS imaging to enable endoscopic implementation in clinical tissue assessment contexts, particularly in the early detection of endoluminal cancers and in tumor margin assessment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».