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Enregistrement W2027161010 · doi:10.1364/oe.22.025053

Advances in engineering of high contrast CARS imaging endoscopes

2014· article· en· W2027161010 sur OpenAlexaff
Pascal Deladurantaye, Alex Paquet, Claude Paré, Huimin Zheng, Michel Doucet, David Gay, Michel Poirier, Jean-François Cormier, Ozzy Mermut, Brian C. Wilson, Eric J. Seibel

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthUniversity of Washington
Mots-clésOpticsMaterials scienceOptical fiberFiberFour-wave mixingCore (optical fiber)Biomedical engineeringNonlinear opticsLaserPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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