Hybrid method of strain estimation in optical coherence elastography using combined sub‐wavelength phase measurements and supra‐pixel displacement tracking
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A novel hybrid method which combines sub‐wavelength‐scale phase measurements and pixel‐scale displacement tracking for robust strain mapping in compressional optical coherence elastography is proposed. Unlike majority of OCE methods it does not rely on initial reconstruction of displacements and does not suffer from the phase‐wrapping problem for super‐wavelength displacements. Its robustness is enabled by direct fitting of local phase gradients obviating the necessity of phase unwrapping and error‐prone numerical differentiation. Furthermore, axial displacements significantly exceeding not only the optical wavelength, but pixel scales (i.e., multiple wavelengths) can be efficiently tracked and compensated. This feature strongly reduces errors in phase‐gradient estimation and ensures high robustness with respect to both additive and decorrelation noises. Illustration of exceptionally high tolerance of the proposed method to noises: contrast of only 25% in the stiffness of the layers is clearly seen in the strain map even for equal intensities of the OCT signal and additive noise (SNR = 0 dB). magnified image Illustration of exceptionally high tolerance of the proposed method to noises: contrast of only 25% in the stiffness of the layers is clearly seen in the strain map even for equal intensities of the OCT signal and additive noise (SNR = 0 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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle