Multispectral angular domain optical tomography in scattering media with argon and diode laser sources
Notice bibliographique
Résumé
Angular Domain Imaging (ADI) within highly scattering media employs micromachined angular filter tunnels to detect nonscattered photons which pass through the tunnels unattenuated while scattered photons collide with the tunnel walls. Each tunnel is micromachined approximately 51 &mgr;m wide by 10 mm long in silicon, giving a maximum acceptance angle of 0.29 degrees. The ADI technique is inherently independent of wavelength, and thus multispectral laser sources can be incorporated. Previous ADI experiments employed a 488-514 nm Argon ion laser source. This paper describes the construction of a new imaging system utilizing a high-power (up to 0.5 W) laser diode at the 670 nm wavelength, along with an aspheric and cylindrical lens system for shaping the beam into a collimated line of light. ADI results of biological samples (i.e. chicken breast tissue) are also presented. Image resolution is 204 &mgr;m or better in compressed chicken breast tissue approximately 3.8 mm in thickness. Digital image processing techniques are employed to improve image contrast, definition, and detectability of test structures. Because silicon is 40% reflective, scattered light at up to three times the acceptance angle is not sufficiently absorbed by the angular filter tunnels and contributes significant background noise, thus decreasing image contrast and detectability. Roughening of the tunnel surface using a NH4OH etchant solution scatters light hitting the walls, thus allowing it to be absorbed. Images after roughening show dramatic reductions in background scattered light levels between tunnels, suggesting that further experiments will make progress towards improved contrast and detectability of structures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».