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Enregistrement W2478474828 · doi:10.1002/jbio.201670083

Special Issue: Selected papers from the Topical Problems of Biophotonics conference

2016· editorial· en· W2478474828 sur OpenAlexaff
I. Alex Vitkin, Mikhail Kirillin, Elena V. Zagaynova

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiophotonicsLibrary scienceComputer sciencePhysicsOpticsPhotonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ensuing seven papers represent the sampling of the science presented at the Topical Problems in Biophotonics (TPB) conference that took place aboard a cruise ship on the river Volga and its tributaries in July 2015. This bi-annual gathering of active researchers and clinicians in the field of biomedical optics has, over the last decade, become globally renowned for its high-quality science, ample discussion opportunities, informal atmosphere, active participation of experienced and novice researchers alike, beautiful background scenery of the Russian “heartland”, and establishment of both scientific and personal connections and collaborations. It was the fifth conference organized by scientific and educational institutions of Nizhny Novgorod (Institute of Applied Physics RAS, Nizhny Novgorod State Medical Academy, and Nizhny Novgorod State University). We are grateful to the Journal of Biophotonics for providing the opportunity to showcase this special conference. The breadth and depth of TPB's science was reflected in its three sub-conferences (Optical BioImaging, Nanobiophotonics, and Novel Laser Bio-Applications) and two workshops (Clinical Biophotonics and Tumour & Stem Cell Biology). These seven representative Journal of Biophotonics papers were selected from various tracks of the conference, have undergone the journal's rigorous peer-review process, and span the range from volumetric optical imaging to novel contrast agents to advanced microscopies. Specifically, Liu et al. 1 report on a mouse study using optical coherence tomography (OCT) to enable high diagnostic accuracy for glomerulonephritis based on structural and elastic tissue parameters. Wang et al. 2 employed Doppler OCT for four-dimensional live monitoring of hemodynamics in a mammalian embryonic heart with quantification of blood flow velocity. Yashchenok et al. 3 describe the fabrication methodology of polyelectrolyte microcapsules characterized by very high absorption in NIR, with promising potential as contrast agents for both photoacoustic imaging and for therapy (theranostics). Another class of photonic contrast agents are nanodiamonds that are amenable to bio-functionalization; their nanotoxicity in a zebrafich embryo model is examined by Lin et al. 4. Razali et al. 5 report on imaging photoluminescent nanoruby probes with wide-field time-gated photoluminescence microscopy, demonstrating significant increase in imaging contrast. Kalinina et al. 6 present an approach to mapping cell metabolic parameters and pO2 by combined use of FLIM and PLIM, demonstrating an attractive imaging platform for ex vivo monitoring of tumor oxygen status (a key determinant for proper treatment strategy selection). In vivo monitoring of oxygen saturation in the brain by NIR spectroscopy provides unique opportunities for non-invasive brain disorder diagnostics and monitoring; thus, Clancy et al. 7 present MRI-based numerical simulation of NIR spectroscopy towards improving the accuracy of quantitative mapping of oxygen saturation in brain. As seen from this brief overview of the selected titles, research in biophotonics presented at TPB-15 is interesting and exciting indeed. On behalf of the TPB's organizing committee and its enthusiastic attendees, we wish you pleasant “light” reading of these papers and look forward to your active participation in TPB-17!

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,037

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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