Review of tissue simulating phantoms for optical spectroscopy, imaging and dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Optical spectroscopy, imaging, and therapy tissue phantoms must have the scattering and absorption properties that are characteristic of human tissues, and over the past few decades, many useful models have been created. In this work, an overview of their composition and properties is outlined, by separating matrix, scattering, and absorbing materials, and discussing the benefits and weaknesses in each category. Matrix materials typically are water, gelatin, agar, polyester or epoxy and polyurethane resin, room-temperature vulcanizing (RTV) silicone, or polyvinyl alcohol gels. The water and hydrogel materials provide a soft medium that is biologically and biochemically compatible with addition of organic molecules, and are optimal for scientific laboratory studies. Polyester, polyurethane, and silicone phantoms are essentially permanent matrix compositions that are suitable for routine calibration and testing of established systems. The most common three choices for scatters have been: (1.) lipid based emulsions, (2.) titanium or aluminum oxide powders, and (3.) polymer microspheres. The choice of absorbers varies widely from hemoglobin and cells for biological simulation, to molecular dyes and ink as less biological but more stable absorbers. This review is an attempt to indicate which sets of phantoms are optimal for specific applications, and provide links to studies that characterize main phantom material properties and recipes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».