Reference optical phantoms for diffuse optical spectroscopy Part 1 – Error analysis of a time resolved transmittance characterization method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Development, production quality control and calibration of optical tissue-mimicking phantoms require a convenient and robust characterization method with known absolute accuracy. We present a solid phantom characterization technique based on time resolved transmittance measurement of light through a relatively small phantom sample. The small size of the sample enables characterization of every material batch produced in a routine phantoms production. Time resolved transmittance data are pre-processed to correct for dark noise, sample thickness and instrument response function. Pre-processed data are then compared to a forward model based on the radiative transfer equation solved through Monte Carlo simulations accurately taking into account the finite geometry of the sample. The computational burden of the Monte-Carlo technique was alleviated by building a lookup table of pre-computed results and using interpolation to obtain modeled transmittance traces at intermediate values of the optical properties. Near perfect fit residuals are obtained with a fit window using all data above 1% of the maximum value of the time resolved transmittance trace. Absolute accuracy of the method is estimated through a thorough error analysis which takes into account the following contributions: measurement noise, system repeatability, instrument response function stability, sample thickness variation refractive index inaccuracy, time correlated single photon counting system time based inaccuracy and forward model inaccuracy. Two sigma absolute error estimates of 0.01 cm(-1) (11.3%) and 0.67 cm(-1) (6.8%) are obtained for the absorption coefficient and reduced scattering coefficient respectively.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle