Liquid light guides versus fiber light guides in clinical near-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
New commercial liquid light guides have an advantage over fiberoptic bundles regarding breakage during clinical handling. We investigate the quality of clinical data collection using liquid versus fiber bundles as receivers. A four-wavelength NIRO-500 near-IR spectrophotometer is used with single-terminal fiber bundles, multiterminal fiber bundles, or a single-terminal liquid light guide as receivers. Repeated 3-min trials are done using a stable phantom, an unstable phantom, and the human forearm. A least-squares linear best-fit line and its root mean square error (RMSE), a measure of signal noise, are derived for each wavelength of each trial. The mean and standard deviations for the RMSEs of the single-terminal fiber optic receiving cable are derived for comparison standards. The liquid light guides have 51 to 174% greater signal noise with RMSEs 2 to 12 standard deviations above the mean of the single-terminal fiber bundle. The multiterminal fiber bundles have 49% less to 32% greater signal noise and had RMSEs within 1 to 4 standard deviations above the mean of the single-terminal fiber bundle. These comparisons suggest fiber optic bundles are preferable for clinical near-IR spectroscopy (NIRS) applications requiring low signal noise.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».