Wavelength-Modulated Differential Photoacoustic (WM-DPA) imaging: a high dynamic range modality towards noninvasive diagnosis of cancer
Notice bibliographique
Résumé
This study explores wavelength-modulated differential photo-acoustic (WM-DPA) imaging for non-invasive early cancer detection via sensitive characterization of functional information such as hemoglobin oxygenation (sO2) levels. Well-known benchmarks of tumor formation such as angiogenesis and hypoxia can be addressed this way. While most conventional photo-acoustic imaging has almost entirely employed high-power pulsed lasers, frequency-domain photo-acoustic radar (FD-PAR) has seen significant development as an alternative technique. It employs a continuous wave laser source intensity-modulated and driven by frequency-swept waveforms. WM-DPA imaging utilizes chirp modulated laser beams at two distinct wavelengths for which absorption differences between oxy- and deoxygenated hemoglobin are minimum (isosbestic point, 805 nm) and maximum (680 nm) to simultaneously generate two signals detected using a standard commercial array transducer as well as a single-element transducer that scans the sample. Signal processing is performed using Lab View and Matlab software developed in-house. Minute changes in total hemoglobin concentration (tHb) and oxygenation levels are detectable using this method since background absorption is suppressed due to the out-of-phase modulation of the laser sources while the difference between the two signals is amplified, thus allowing pre-malignant tumors to become identifiable. By regulating the signal amplitude ratio and phase shift the system can be tuned to applications like cancer screening, sO2 quantification and hypoxia monitoring in stroke patients. Experimental results presented demonstrate WM-DPA imaging of sheep blood phantoms in comparison to single-wavelength FD-PAR imaging. Future work includes the functional PA imaging of small animals in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».