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Enregistrement W2111520164 · doi:10.1364/ol.32.000253

Wide dynamic range detection of bidirectional flow in Doppler optical coherence tomography using a two-dimensional Kasai estimator

2007· article· en· W2111520164 sur OpenAlexaff
Darren Morofke, Michael C. Kolios, I. Alex Vitkin, Victor X. D. Yang

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical coherence tomographyDoppler effectOpticsEstimatorPhysicsTransverse planePulsatile flowFlow velocityOptical flowBlood flowFlow (mathematics)MathematicsComputer scienceMedicineComputer visionImage (mathematics)Mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate extended axial flow velocity detection range in a time-domain Doppler optical coherence tomography (DOCT) system using a modified Kasai velocity estimator with computations in both the axial and transverse directions. For a DOCT system with an 8 kHz rapid-scanning optical delay line, bidirectional flow experiments showed a maximum detectable speed of >56 cm/s using the axial Kasai estimator without the occurrence of aliasing, while the transverse Kasai estimator preserved the approximately 7 microm/s minimum detectable velocity to slow flow. By using a combination of transverse Kasai and axial Kasai estimators, the velocity detection dynamic range was over 100 dB. Through a fiber-optic endoscopic catheter, in vivoM-mode transesophageal imaging of the pulsatile blood flow in rat aorta was demonstrated, for what is for the first time to our knowledge, with measured peak systolic blood flow velocity of >1 m/s, while maintaining good sensitivity to detect aortic wall motion at <2 mm/s, using this 2D Kasai technique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations25
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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