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Enregistrement W2065252975 · doi:10.1088/0031-9155/46/2/307

A diffusion theory model of spatially resolved fluorescence from depth-dependent fluorophore concentrations

2001· article· en· W2065252975 sur OpenAlexaff
Derek E Hyde, Thomas J. Farrell, Michael S. Patterson, Brian C. Wilson

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchCancer Care OntarioMcMaster UniversityMcMaster University Medical CentreHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésFluorophorePhotobleachingFluorescenceMonte Carlo methodPhoton diffusionMaterials scienceExcitationDiffusionOpticsPhotonTwo-photon excitation microscopyPhoton transport in biological tissuePhotodynamic therapyBiological systemBiomedical engineeringMolecular physicsChemistryPhysicsLight sourceDirect simulation Monte Carlo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A photon diffusion model has been developed to calculate the steady-state spatially resolved fluorescence from pencil beam excitation in layered tissue. The model allows the calculation of both the excitation reflectance and the fluorescence escape for an arbitrary continuous depth distribution of tissue optical properties and fluorophore concentration. The validity of this model was verified by comparison with Monte Carlo simulations and experimental measurements using phantoms with tissue-like optical properties. The potential usefulness of the spatially resolved fluorescence was explored using the model and simulations of realistic drug distributions. It was shown that using this technique it may be possible to quantify the diffusion of a topically administered drug into the skin, or the photobleaching of a sensitizer during photodynamic therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations76
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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