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Enregistrement W2126862907 · doi:10.1109/iembs.2009.5334452

High frequency optoacoustic microscopy

2009· article· en· W2126862907 sur OpenAlexafffund
Wolfgang Bost, Frank Stracke, Eike C. Weiss, Shankar Narasimhan, Michael C. Kolios, Robert Lemor

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMaterials scienceLaserMicroscopyOpticsPhotoacoustic effectResolution (logic)SIGNAL (programming language)Image resolutionTransducerOptoelectronicsComputer sciencePhysicsAcousticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoacoustic imaging--also called optoacoustic imaging--is a new hybrid modality of high tissue contrast which is based on the varying optical properties of tissue. The acoustic signal generated by pulsed laser absorption reports tissue-specific information with high spatial resolution. To increase the intrinsic contrast in tissue, absorbing particles are of great interest for optical imaging because of their considerable capacity to absorb and scatter light at visible and near-infrared wavelengths. The aim of the work presented here is to establish a scalable photoacoustic technology for volume imaging of biological samples down to diffraction limited microscopy. For this purpose a versatile photoacoustic microscopy platform has been developed with unmatched spatial resolution consisting of a microchip laser and a measurement cell with different transducers attached allowing generation and detection of laser-induced ultrasound signals in a frequency range up to 400 MHz. The performance of a versatile photoacoustic microscopy platform was evaluated via 2D optoacoustic images of light absorbing microparticles (5 microm Fe(3)0(4) and 1 micromblack toner particles) embedded in a polystyrene matrix. High frequency signals in the frequency range of 400 MHz generated by a single 1 microm particle could be recorded with a high signal to noise ratio (SNR) of 34 dB.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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