MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2332183765 · doi:10.1515/plm-2014-0027

Imaging the electro-kinetic response of biological tissues with phase-resolved optical coherence tomography

2014· article· en· W2332183765 sur OpenAlexaff
Valentin Demidov, Vladislav Toronov, Yuan Xu, Barry Vuong, Carry Sun, Victor X. D. Yang, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevuePhotonics and Lasers in Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeckle patternOptical coherence tomographyBrightnessElectric fieldCoherence (philosophical gambling strategy)OpticsPhase (matter)Materials sciencePhase coherencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, the electro-kinetic phenomena (EKP) induced in biological tissue by external electric field, while not directly visible in optical coherence tomography (OCT) images, were detected by analyzing their textural speckle features. During application of a low-frequency electric field to the tissue, speckle patterns changed their brightness and shape depending on the local tissue EKP. Since intensities of OCT image speckle patterns were analyzed and discussed in our previous publications, this work is mainly focused on OCT signal phase analysis. The algorithm for extracting local spatial phase variations from unwrapped phases is introduced. The detection of electrically induced optical changes manifest in OCT phase images shows promise for monitoring the fixed charge density changes within tissues through their electro-kinetic responses. This approach may help in the identification and characterization of morphology and function of healthy and pathologic tissues.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhotonics and Lasers in MedicineMême sujetOptical Coherence Tomography ApplicationsTravaux en français237 207