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Enregistrement W2042100435 · doi:10.1088/0031-9155/46/10/301

Photothermal determination of optical coefficients of tissue phantoms using an optical fibre probe

2001· article· en· W2042100435 sur OpenAlexfundno aff
Jan Laufer, Paul C. Beard, S.P. Walker, Tim Mills

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAtomic Energy of Canada LimitedSwedish Foundation for International Cooperation in Research and Higher Education
Mots-clésMaterials sciencePhotothermal therapyOpticsLaserOptical fiberAbsorption (acoustics)ScatteringAttenuation coefficientPhotothermal effectInterferometryFinesseFabry–Pérot interferometerOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The absorption and reduced scattering coefficients of turbid tissue phantoms have been determined from photothermal measurements made using an optical fibre probe. The thermal sensor was a thin polymer film positioned at the end of a multimode optical fibre. The film was illuminated by the output of a continuous-wave diode laser and formed the cavity of a low-finesse Fabry-Perot interferometer. Low energy laser pulses, launched into the fibre and passed through the film, produced an abrupt temperature rise in the target tissue, which was placed in contact with the film. The subsequent conduction of heat into the film caused a change in its optical thickness and hence the reflected intensity. The absorption and reduced scattering coefficients of gelatine tissue phantoms of known optical properties were determined from the measurements using a numerical model of photothermal signal generation and maximum a posteriori estimation. The determined optical coefficients were in good agreement with the known values. The results showed that the probe can be used for the determination of optical coefficients provided the thermal coefficients of the target tissue are known with low uncertainty.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,283

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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