Detection of localized inclusions of gold nanoparticles in Intralipid-1% by point-radiance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial fiber-optic-based approaches used in both diagnostic and therapeutic applications rely on localized light-tissue interactions. We present an optical technique to identify spectrally and spatially specific exogenous chromophores in highly scattering turbid media. Point radiance spectroscopy is based on directional light collection at a single point with a side-firing fiber that can be rotated up to 360 deg. A side firing fiber accepts light within a well-defined, solid angle, thus potentially providing an improved spatial resolution. Measurements were performed using an 800-μm diameter isotropic spherical diffuser coupled to a halogen light source and a 600 μm, ∼43 deg cleaved fiber (i.e., radiance detector). The background liquid-based scattering phantom was fabricated using 1% Intralipid. Light was collected with 1 deg increments through 360 deg-segment. Gold nanoparticles , placed into a 3.5-mm diameter capillary tube were used as localized scatterers and absorbers introduced into the liquid phantom both on- and off-axis between source and detector. The localized optical inhomogeneity was detectable as an angular-resolved variation in the radiance polar plots. This technique is being investigated as a potential noninvasive optical modality for prostate cancer monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».