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Enregistrement W2603388817 · doi:10.1117/12.2253542

Ultrasound spectral analysis of photoacoustic signals from red blood cell populations at different optical wavelengths

2017· article· en· W2603388817 sur OpenAlexaff
Muhannad N. Fadhel, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotoacoustic imaging in biomedicineWavelengthSpectral analysisPhotoacoustic Doppler effectPhotoacoustic spectroscopyUltrasoundMaterials scienceOpticsOptoelectronicsPhysicsSpectroscopyAcousticsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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