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Enregistrement W2032615978 · doi:10.1117/12.880439

Time and frequency-domain biomedical photoacoustic imaging: a comparative study

2011· article· en· W2032615978 sur OpenAlexafffund
Bahman Lashkari, Andreas Mandelis

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch and Innovation Foundation
Mots-clésChirpBandwidth (computing)TransducerOpticsPhotoacoustic imaging in biomedicineAmplitudeSignal-to-noise ratio (imaging)Frequency modulationFrequency domainPhotoacoustic effectTime domainLaserImage resolutionResolution (logic)Amplitude modulationAcousticsMaterials scienceComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we compare the time-domain (pulsed laser) and frequency-domain (FD) photoacoustic (PA) imaging techniques with respect to their signal-to-noise ratio (SNR), contrast and axial resolution. Experiments are performed using a dual-mode PA system and under the condition of maximum permissible exposure (MPE) for both methods. An analytical model of photoacoustic effect and a Krimholtz-Leedom-Matthaei (KLM) model for employed transducers are developed and used to analyze the experimental results. Experiments reveal that the contrast of the pulsed method suffers from the oscillating baseline and the resolution of the FD-PA is limited by the finite bandwidth as well as combining the in-phase and quadrature signals to generate the envelope signal; both are the requirements to maximize the SNR. It is shown that by increasing the laser power and decreasing the chirp duration within the safety limits, the SNR of the FD-PA method can be enhanced. Also it is demonstrated that the axial resolution of the FD method can be improved by combining its two channels; amplitude and phase. The improved resolution competes with the high resolution generated by pulsed technique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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