An Optical Imaging Technique Using Deep Illumination in the Angular Domain
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a novel optical imaging method, deep illumination angular domain imaging (ADI), for detecting micron-scale objects within highly scattering media. The new optical imaging is a much simpler and less expensive solution as compared to other available optical imaging techniques. In principle, deep illumination ADI uses collimation detection capabilities of small acceptance angle devices to extract photons emitted from the scattered light created by a laser source, aimed deep beneath the turbid medium surface. The laser source forms an illumination ball within the medium that emits scattered light in all directions and illuminates objects near the surface from behind. Consequently, when photons from this illumination ball pass an object and reach the angular filter, light that is not subsequently scattered passes through to a camera detector, whereas scattered photons are rejected by the filter. Image results obtained are recorded for different phantom locations, phantom sizes, and medium scattering levels. Our images clearly display sub-204 m phantoms when placed 3 mm deep within a test scattering medium with total effective attenuation coefficient (mu' <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">eff</sub> ) up to 5.8 <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-1</sup> cm or 2.5 mm deep in chicken tissue tests. Preliminary digital image processing shows the image contrast enhancement and the definition improvement.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».