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Enregistrement W2067926718 · doi:10.1117/12.778079

Optimization of coherent anti-Stokes Raman scattering microscopy using photonic crystal fiber

2007· article· en· W2067926718 sur OpenAlexaff
Sangeeta Murugkar, Yury Logvin, Craig Brideau, Andrew Ridsdale, Peter K. Stys, Hanan Anis

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsPhotonic-crystal fiberMaterials scienceRaman scatteringBandwidth-limited pulseFemtosecondPulse durationFemtosecond pulse shapingRaman spectroscopyCoherent anti-Stokes Raman spectroscopyFiber laserUltrashort pulseLaserWavelengthOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have recently demonstrated coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microscopy and multiplex CARS spectroscopy of lipid-rich structures based on a single femtosecond Ti:sapphire laser. A nonlinear photonic crystal fiber (PCF) with two closely lying zero dispersion wavelengths is used to generate the Stokes pulse. Further optimization in terms of higher spectral resolution in the CARS spectra can be achieved by adding a second PCF to the pump arm to produce a spectrally compressed picosecond pulse. Theoretical predictions from modeling the propagation of the negatively chirped pump pulse in the PCF, are compared with experimental results. The effect of pulse duration, peak power and the length of the PCF in determining the bandwidth of the spectrally compressed pump pulse are considered. It is shown that for higher average output power and constant pulse duration, it is desirable to use shorter length of the PCF for attaining transform limited spectral width of the pump pulse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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'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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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