Notice bibliographique
Résumé
Previously we described the potential for multiple illumination photoacoustic tomography to provide quantitative reconstructions, however this work used only simulated data. We have developed a custom photoacoustic-ultrasound tomography system capable of multiple illuminations and parallel acquisition from a 256 element 5 MHz transducer ring array with 8-cm diameter. The multiple illumination scheme uses a free-space light delivery geometry where a rotational stage scans a pulsed laser beam onto different incident locations around the sample. For each illumination location a photoacoustic image is reconstructed using a modified backprojection algorithm. Images from different source locations have the potential to be combined to form an improved deep-tissue image using our previously developed iterative algorithms. We complement the photoacoustic imaging data with unique ultrasound imaging data. Most previous ultrasound tomography methods have used migration algorithms, iterative ray-based analysis, wave-equation modeling, or frequency-based algorithms that all demand large amounts of data and computational power. We propose a new UST method that offers isotropic resolution, provides scattering contrast, as well as the potential for measuring ultrasound scattering anisotropy and decoupling density and compressibility contributions. The imaging system is driven by a Verasonics scan engine and programmed for both ultrasound and photoacoustic imaging modes. Resolution has been measured to be 150 μm for ultrasound and 200 μm for photoacoustic images. Imaging capabilities are demonstrated on phantoms with custom-tailored ultrasound scattering and optical properties, as well as in murine models.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».