Enhanced angular domain optical imaging by background scattered light subtraction from a deviated laser source
Notice bibliographique
Résumé
Imaging structures within a turbid medium using Angular Domain Imaging (ADI) employs angular filter array aligned to a laser source to separate ballistic and quasi-ballistic photons from the highly scattered light by means of angular filtration. The angular filter consists of a high aspect ratio linear array of silicon micromachined tunnels, 51 micron wide by 10mm long with a 0.29 degree acceptance angle. At heavy scattering ratios of >1E7 image detectability declines due to the non-uniform scattered background light fraction still within the acceptance angle. This scattered signal can be separated out by introducing a wedge prism to deviate the laser source where it enters the medium by an angle slightly larger than the acceptance angle. This creates a second image consisting of pure scattering photons with the filtration characteristics of the angular filter, and a pixel by pixel correspondence to the fully scattered illumination emitted from the medium. Experiments used an 808 nm laser diode, collimated to an 8×1 mm line of light, entering a 5cm thick medium with a scattering ratio of > 1E6, with a wedge prism creating a 0.44 degree deviation. Digitally subtracting the deviated scattered signal from the original image significantly reduced the scattered background and enhanced image contrast. We can have about images at least 40 times more of our previous scattering limits. Depending on test phantom object location, the contrast level can be increased from 4% of the total dynamic range to over 50% which results in higher definition and visibility of our micro-scale test structures in the turbid medium.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».