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Enregistrement W2066149656 · doi:10.1117/12.839588

New optical instruments for coherence tomography

2009· article· en· W2066149656 sur OpenAlexaffabout
Youxin Mao, Shoude Chang, Costel Flueraru

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical coherence tomographyInterferometryOpticsMaterials scienceLens (geology)WavelengthOptical fiberGradient-index opticsNarrowbandOptical tomographySingle-mode optical fiberRefractive indexPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the following novel technologies for optical coherence tomography developed in Institute for Microstructural Sciences, National Research Council Canada. We first demonstrate a high power mode-lock wavelength swept laser using a polygon-based narrowband optical scanning filter first. Peak and average output powers of 98 mW and 71 mW have been achieved, respectively, without an external amplifier, while the wavelength was swept continuously from 1247 nm to 1360 nm. Then, we present a design, construction and characterization of ultra-small OCT probes using fiber lenses. Those fiber lens modules are made of a single mode fiber and a GRIN or ball fiber lens with or without a fiber spacer between them. The lens diameters are smaller than 0.3 mm. We discuss theoretical models, design methods, fabrication techniques, and measured performance compared with modeling results. Finally, we demonstrate an instantaneous complex conjugate resolved swept-source OCT using a 3x3 Mach-Zehnder interferometer. The interferometer provides simultaneous access to complementary phase components of the complex interferometric signals; therefore, the effective imaging depth was doubled. The complex conjugate artifact suppression of 27 dB was obtained. OCT Images of human nail and animal tissue are presented.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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