Transcranial light-tissue interaction analysis
Notice bibliographique
Résumé
The penetration depth of light plays a crucial role in therapeutic medical applications. In order to design effective medical photonic devices, an in-depth understanding of light’s ability to penetrate tissues (including bone, skin, and fat) is necessary. The amount of light energy absorbed or scattered by tissues affects the intensity of light reaching an intended target in vivo. In this study, we examine the transmittance of light through a variety of cranial tissues for the purpose of determining the efficacy of neuro stimulation using a transcranial laser. Tissue samples collected from a pig were irradiated with a pulsed laser. We first determine the optimal irradiation wavelength of the laser to be 808nm. With varying peak and average power of the laser, we found an inverse and logarithmic relationship between the penetration depth and the intensity of the light. After penetrating the skin and skull of the pig, the light decreases in intensity at a rate of approximately 90.8 (±0.4) percent for every 5 mm of brain tissue penetrated. We also found the correlation between the irradiation time and dosage, using three different lasers (with peak power of 500, 1000, and 1500mW respectively). These data will help deduce what laser power is required to achieve a clinically-realistic model for a given irradiation time. This work is fundamental and the experimental data can be used to supplement existing and future research on the effects of laser light on brain tissue for the design of medical devices.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».