Trends in biothermophotonics and bioacoustophotonics of tissues
Notice bibliographique
Résumé
Recent trends in bioacoustophotonics and biothermophotonics of tissues are presented. The presentation is centered on the development of well-known frequency-domain photothermal and photoacoustic techniques to address issues associated with diffuse photon density waves during optical excitation of turbid media, both in hard tissues (teeth) and soft tissues. These methods have concrete advantages over the conventional pulsed-laser counterparts. In Part I we present biothermophotonic principles and applications to the detection of the carious state in human teeth as embodied by laser photothermal radiometry supported by modulated luminescence. The emphasis is on the abilities of these techniques to approach important problems such as the diagnosis of occlusal pits and fissures and interproximal lesions between teeth which normally go undetected by x-ray radiographs. In Part II we present theoretical and experimental results in frequency-domain bioacoustophotonics of turbid media, such as soft tissues, and we describe the development of sensitive sub-surface imaging methodologies which hold the promise for sensitive diagnostics of cancerous lesions in e.g. a human breast. Results using tissue phantoms and ex-vivo specimens are discussed and the current level of subsurface lesion sensitivity compared to state-of-the-art pulsed photoacoustic techniques is examined. In summary, advances in coupled frequency-domain diffuse-photon-density-wave and thermal or thermoelastic responses of turbid media constitute new trends in bioacoustophotonics and biothermophotonics promising for their signal quality and high dynamic range.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».