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Enregistrement W2059463854 · doi:10.1117/12.696978

<title>FDTD modelling of the cell membrane and gold nanoparticles effects on optical immersion experiments</title>

2006· article· en· W2059463854 sur OpenAlexaff
Stoyan Tanev, Valery V. Tuchin, P. Paddon

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNear-Field Optical Microscopy
Établissements canadiensLumerical Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite-difference time-domain methodCytoplasmColloidal goldNanoparticleMembraneImmersion (mathematics)Materials scienceCell membraneNanotechnologyOptical microscopeBiophysicsNucleusMicroscopyOpticsChemistryPhysicsCell biologyBiologyScanning electron microscopeMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The FDTD modeling technique is applied to provide additional insight on the effect of the cell membrane thickness in optical immersion enhanced phase contrast microscope imaging. Pilot results on the application of the FDTD approach for studying the implementation of the optical immersion technique for the visualization of single and multiple gold nanoparticles in biological cells are also presented. The paper focuses on three different scenarios considering single biological cells containing i) cytoplasm and membrane, ii) cytoplasm, nucleus and membrane, and iii) cytoplasm, nucleus, gold nanoparticle(s) and membrane. To the best knowledge of authors, this is the first research study discussing the cell membrane thickness and single gold nanoparticle effects on the forward scattered light from biological cells. The potential of the FDTD approach and its applicability to new and promising biomedical optics research areas such as the study of optical immersion technique enhanced bio-imaging is demonstrated.

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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,568

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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