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Enregistrement W2045004933 · doi:10.1088/0031-9155/48/21/001

The use of spatially resolved fluorescence and reflectance to determine interface depth in layered fluorophore distributions

2003· article· en· W2045004933 sur OpenAlexaff
Dragana Stasic, Thomas J. Farrell, Michael S. Patterson

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Regional Laboratory Medicine Program
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésFluorophoreMonte Carlo methodFluorescenceMaterials scienceAbsorption (acoustics)DiffusionOpticsReflectivityDiffuse reflectionInterface (matter)Photon diffusionDiffuse reflectance infrared fourier transformChemistryLayer (electronics)PhysicsMathematicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The possibility of using spatially resolved fluorescence and reflectance measurements to recover tissue optical properties, fluorophore concentration and the thickness of a superficial layer in a two-layer geometry was investigated. A diffusion theory model was used to fit reflectance and fluorescence data generated using Monte Carlo simulations or experimentally obtained using tissue-simulating phantoms. Initial analysis fitting diffusion theory generated data suggested that it should be possible to recover all parameters from a single set of spatially resolved fluorescence and reflectance measurements. However, when Monte Carlo or experimental data were fitted the results were less impressive. Overall, it was shown that there is a strong coupling between interface depth, fluorophore concentration and tissue absorption, especially at larger depths. The recovery of all input parameters from a single set of spatially resolved measurements was limited to interface depths less than 3 mm, which is a reasonable range for measuring fluorophore in skin. When the tissue optical properties and fluorophore concentrations were known, then the interface depth could be monitored with good accuracy in simulated serial measurements. These results may also point to deficiencies in the diffusion theory model that introduce significant errors in the fitted results.

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)0,001
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations18
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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