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Enregistrement W2074236253 · doi:10.1117/12.842987

Guidance of hard tissue ablation by forward-viewing optical coherence tomography

2010· article· en· W2074236253 sur OpenAlexafffund
Paul J. L. Webster, Benjamin Y. C. Leung, Victor X. D. Yang, James M. Fräser

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreToronto Metropolitan UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaResearch and Innovation FoundationCancer Care Ontario
Mots-clésOptical coherence tomographyLaserMaterials scienceOpticsOptical tomographyLaser surgeryLaser ablationTomographyBiomedical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key issue in laser surgery is the inability for the human operator to stop the laser irradiation in time while cutting/ablating delicate tissue layers. In the present work, we forward-image through the laser machining front in complex biological tissue (dense bovine bone) to monitor the incision's approach to subsurface interfaces in real-time (47-312 kHz line rate). Feedback from imaging is used to stop the drilling process within 150 micron of a targeted interface. This is accomplished by combining the high temporal and spatial resolution of infrared optical coherence tomography (OCT) with a robust, turn-key, high brightness fiber laser. The high sensitivity of the imaging system (~100 dB) permit imaging through the rapidly changing beam path even with the additional scattering caused by the thermal cutting process. In spectral-domain OCT, the imaging acquisition period is easily locked to the machining laser exposure. Though motion-induced artifacts reduce interface contrast, they do not introduce incorrect depth measurements as found in other OCT variants. Standard tomography imaging of the tissue (B-scans) is also recorded <i>in situ</i> before and after laser processing to highlight morphology changes.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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