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Enregistrement W2620800623 · doi:10.15353/vsnl.v1i1.41

Numerical Spectral Demulitplexing Microscopy of Measurements from an Anatomical Specimen

2015· article· en· W2620800623 sur OpenAlex
Jason Deglint, Farnoud Kazemzadeh, Alexander Wong, David A. Clausi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueVision Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultispectral imageMicroscopyMicroscopeOptical microscopeFluorescence microscopeOpticsMaterials scienceRGB color modelFluorescencePhysicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryRemote sensingScanning electron microscopeComputer scienceArtificial intelligenceGeographyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Multispectral microscopy is a method of capturing spectral bands<br />using a microscope, and is used to observe specimens on a micron<br />or nano scale. However, these systems are limited because they<br />cannot capture transient phenomena since they cannot capture simultaneous<br />spectral information. We propose a new method called<br />numerical spectral demultiplexing microscopy (NSDM) which utilizes<br />a Raspberry Pi camera to capture RGB measurements and<br />then infer narrow-band multispectral spectra. This is accomplished<br />by training a non-linear regression random forest model based on<br />the spectral sensitivity of the camera which allows for a low-cost,<br />portable, and simultaneous capture multispectral microscopy system.<br />We use the NSDM system as a bright-field multispectral microscope<br />and a dark-field fluorescence multispectral microscope<br />on an anatomical specimen and show that additional information<br />can be gathered by combining a bright-field and dark-field fluorescence<br />microscope.</p>

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,575

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,256 · 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