Combined photoacoustic and ultrasonic diagnosis of early bone loss and density variations
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, osteoporosis has been recognized among the most serious public health problems. Fortunately with the growing awareness of osteoporosis, new treatments have been developed for the prevention of fracture. At the same time, there is a rapid improvement in diagnostic methods. In this study biomedical photoacoustics (PA) is applied to the analysis of bone mineral concentration. The PA signal depends on optical as well as mechanical properties of the object and therefore has the potential to provide higher sensitivity to density variations compared with standard diagnostic methods, like ultrasound. A laser source with 800 nm wavelength and different ultrasonic transducers with resonance frequencies in the range 1 to 5 MHz were employed. The CW or frequency-domain (FD) PA radar method was utilized with linear frequency modulation chirps to provide temporal gating control over the transmitted signal and higher sensitivity in the detected signal. The laser intensity was set below the safety standards for skin exposure. The preliminary studies showed adequate optical absorption by cortical bone to generate measurable PA signals and the transmission of laser light through this layer. Experiments are focused on detection and evaluation of PA signals from in-vitro animal cortical bones with and without a trabecular sublayer. The trabecular layer is then diluted by chemical etching and differences in the PA signals are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».