MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2041397792 · doi:10.1109/iembs.2011.6091515

23 kHz MEMS based swept source for optical coherence tomography imaging

2011· article· en· W2041397792 sur OpenAlexafffund
B. Vuong, Cuiru Sun, Mark K. Harduar, Adrian Mariampillai, Keiji Isamoto, Changho Chong, Beau A. Standish, Victor X. D. Yang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOptical coherence tomographyMicroelectromechanical systemsCoherence (philosophical gambling strategy)Optical imagingTomographyOptical tomographyOpticsComputer sciencePhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition from benchtop to clinical system often requires the medical technology to be robust, portable and accurate. This poses a challenge to current swept source optical coherence tomography imaging systems, as the bulk of the systems footprint is due to laser components. With the recent advancement of micromachining technology, we demonstrate the characterization of a microelectromechanical system (MEMS) swept source laser for optical coherence tomography imaging (OCT). This laser utilizes a 2 degree of freedom MEMS scanning mirror and a diffraction grating, which are arranged in a Littrow configuration. This resulted in a swept source laser that was capable of scanning at 23.165 kHz (bidirectional) or 11.582 kHz (unidirectional). The free spectral range of the laser was ≈ 100 nm with a central wavelength of ≈ 1330 nm. The 6 dB roll off depth was measured to be at 2.5 mm. Furthermore, the structural morphology of a human finger and tadpole (Xenopus laevis) were evaluated. The overall volumetric footprint of the laser source was measured to be 70 times less than non-MEMS swept sources. Continued work on the miniaturization of OCT system is on going. It is hypothesized that the overall laser size can be reduced for suitable OCT imaging for a point of care application.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOptical Coherence Tomography ApplicationsTravaux en français237 207