Ultrasound spectral analysis of photoacoustic signals from red blood cell populations at different optical wavelengths
Notice bibliographique
Résumé
Spectral analysis of photoacoustic (PA) signals in the ultrasound frequency domain is a method that analyzes the power spectrum of PA signals to quantify tissue microstructures. PA spectral analysis has been correlated to changes in the size, morphology and concentration of absorbers that are smaller than the system spatial resolution. However, the calculated spectral parameters are still not system independent due to difficulty in eliminating variations in the light distribution for different optical wavelengths. Changes in spectral parameters for the same absorber geometry but different optical illumination wavelengths needs to be carefully examined. A gelatin vessel phantom is used. The vessels contain red blood cells comprised of oxy, deoxy and methemoglobin induced using oxygen, sodium hydrosulfite and sodium nitrite, respectively. The samples were imaged using the VevoLAZR system at wavelengths 680 – 905 nm in steps of 15 nm. The radiofrequency (RF) signals were analyzed to calculate the spectral slope. The results were compared to simulated RF signals acquired using the mcxyz Monte Carlo package coupled to the solution of the PA wave equation using the Green’s function approach. Changes in the spectral slope as a function of optical wavelength were detected. For longer optical wavelengths, the spectral slope increased for deoxyhemoglobin, but decreased for oxyhemoglobin and methemoglobin. The changes in the spectral slope were correlated to changes in the fluence distribution as optical properties change for different wavelengths. The change in the spectral slope as a function of optical wavelength and chromophore content can potentially be used in spectral unmixing for better estimation of hemoglobin content.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».