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Enregistrement W2043609698 · doi:10.1117/12.901161

Simultaneous multi-wavelength-band optical frequency domain imaging for spectroscopic investigations

2011· article· en· W2043609698 sur OpenAlexaff
Youxin Mao, Shoude Chang, E. G. Murdock, Costel Flueraru

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsNarrowbandFrequency domainWavelength-division multiplexingWavelengthOptical amplifierOptical pathMultiplexingMaterials sciencePhysicsOptoelectronicsLaserComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel method of simultaneous multi-wavelength-band common-path optical frequency domain imaging is proposed for spectroscopic applications. Simultaneous multi-band wavelength tuning can be performed by using multiple fiber-ring cavities with corresponding optical semiconductor amplifier as their gain mediums and narrowband optical filters with a single polygonal scanner for synchronization. A simultaneous 1310/1550 dual-band swept laser source is constructed as a proof concept prototype. Broadband 1310/1550 wavelength-division multiplexing is used for coupling two wavelengths into a common-path single-mode GRIN-lensed fiber probe to form a dual-band common-path optical frequency domain imaging. Simultaneous imaging at 1310 and 1550 nm is achieved by using a depth ratio correction method. This technique allows potential for in vivo endoscopic high-speed functional optical frequency domain imaging with high quality spectroscopic contrast with low computational costs. On the other hand, the common path configuration is able to suppress common mode noise and potentially implement high stability quantitative phase measurements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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