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Enregistrement W2088159530 · doi:10.1364/ol.33.000711

Development and preliminary results of an endoscopic Raman probe for potential in vivo diagnosis of lung cancers

2008· article· en· W2088159530 sur OpenAlexaff
Michael Short, Stephen Lam, Annette McWilliams, Jianhua Zhao, Harvey Lui, Haishan Zeng

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaman spectroscopyOpticsMaterials scienceOptical fiberRaman scatteringFiberSpectrometerLaserFiber laserPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A near-infrared Raman system was developed to collect real-time in vivo human lung spectra. The excitation light and the emission were guided to and from the tissue surface by a reusable fiber catheter passed down the instrument channel of a bronchoscope. Two-stage filtering was used to reduce laser noise, fluorescence, and Raman emissions from the fibers. A second fiber bundle guided the emission to a spectrometer where the fibers, in a round packing geometry, were spread out to form a parabolic arc that improved the signal-to-noise ratio 20-fold, facilitating real-time spectral measurements. Preliminary clinical tests show that clear and reliable Raman spectra can be obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations147
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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