Light scattering from normal and dysplastic cervical cells at different epithelial depths: finite-difference time-domain modeling with a perfectly matched layer boundary condition
Notice bibliographique
Résumé
The finite-difference time-domain (FDTD) method provides a flexible approach to studying the scattering that arises from arbitrarily inhomogeneous structures. We implemented a three-dimensional FDTD program code to model light scattering from biological cells. The perfectly matched layer (PML) boundary condition has been used to terminate the FDTD computational grid. We investigated differences in angle-dependent scattering properties of normal and dysplastic cervical cells. Specifically, the scattering patterns and phase functions have been computed for normal and dysplastic cervical cells at three different epithelial depths, namely, basal/parabasal, intermediate, and superficial. Construction of cervical cells within the FDTD computational grid is based on morphological and chromatin texture features obtained from quantitative histopathology. The results show that angle-dependent scattering characteristics are different not only for normal and dysplastic cells but also for cells at different epithelial depths. The calculated scattering cross-sections are significantly greater for dysplastic cells. The scattering cross-sections of cells at different depths indicate that scattering decreases in going from the superficial layer to the intermediate layer, but then increases in the basal/parabasal layer. This trend for epithelial cell scattering has also been observed in confocal images of ex vivo cervical tissue.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».