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Enregistrement W2072245109 · doi:10.1063/1.3116132

Interstitial point radiance spectroscopy of turbid media

2009· article· en· W2072245109 sur OpenAlexafffund
Lee Chin, Brendan Lloyd, William M. Whelan, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Metropolitan UniversityUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRadianceOpticsScatteringPoint sourceLight scatteringSpectroscopyPhysicsAttenuation coefficientImaging spectroscopyMaterials scienceRemote sensingGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an optical technique, point radiance spectroscopy, to directly recover chromophore concentrations and the reduced optical scattering coefficient spectrum from continuous wave interstitial point radiance measurements at a single-source-detector separation in turbid, tissuelike media. The method employs a spectral algorithm to fit the relative radiance data, using the P3 approximation, at only two detection angles (0° and 90°). The spectral fitting algorithm is applied to simulated data of relative point fluence and relative point radiance data with added 1% noise and shows that even under realistic experimental conditions, only point radiance information is able to provide quantitative information regarding chromophore concentrations and scattering power at distances greater than two to three mean free paths from the source. Furthermore, experimental measurements in tissue-simulating phantoms demonstrate that dye concentrations and scattering parameters can be recovered to within ∼10%. The developed point radiance technique bridges a technological gap between local surface reflectance and spatially resolved interstitial fluence methods in optical assessment of random media such as biological tissue.

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 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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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