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Enregistrement W2528603488 · doi:10.1364/boe.7.004441

Combined frequency domain photoacoustic and ultrasound imaging for intravascular applications

2016· article· en· W2528603488 sur OpenAlexafffund
Robin F. Castelino, Michael B Hynes, Chelsea E. Munding, Sergey A. Telenkov, F. Stuart Foster

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIntravascular ultrasoundPhotoacoustic imaging in biomedicineUltrasound imagingUltrasoundMedical imagingOptical coherence tomographyBiomedical engineeringUltrasonic imagingRadiologyOpticsMedical physicsMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intravascular photoacoustic (IVPA) imaging has the potential to characterize lipid-rich structures based on the optical absorption contrast of tissues. In this study, we explore frequency domain photoacoustics (FDPA) for intravascular applications. The system employed an intensity-modulated continuous wave (CW) laser diode, delivering 1W over an intensity modulated chirp frequency of 4-12MHz. We demonstrated the feasibility of this approach on an agar vessel phantom with graphite and lipid targets, imaged using a planar acoustic transducer co-aligned with an optical fibre, allowing for the co-registration of IVUS and FDPA images. A frequency domain correlation method was used for signal processing and image reconstruction. The graphite and lipid targets show an increase in FDPA signal as compared to the background of 21dB and 16dB, respectively. Use of compact CW laser diodes may provide a valuable alternative for the development of photoacoustic intravascular devices instead of pulsed laser systems.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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