Identifying the optical phenomena responsible for the blue appearance of veins
Notice bibliographique
Résumé
Blue in nature is often associated with beauty. It can be observed all around us, from captivating blue eyes to iridescent blue butterfly wings. While colours in nature are often the result of pigmentation, the majority of natural blue is produced by structural coloration. The colour of the sky, for example, is primarily caused by Rayleigh scattering. In this paper, we examine a single occurrence of blue in nature, specifically the blue appearance of veins near the surface of human skin. The most comprehensive investigation of this coloration to date showed that it arises from a combination of the scattering properties of skin and the absorptance of venous blood. However, that work only considered broad optical properties of these mediums and did not identify the source of the colour. In this paper, we employ in silico experiments, performed using first-principles light interaction models for skin and blood, to investigate the net effect of skin and vein optical properties on their aggregate reflectance across the visible range. We show that the contribution of skin to the distinct appearance of veins primarily results from Rayleigh scattering occurring within the papillary dermis, a sublayer of the skin. The results of this paper, in addition to addressing an old open scientific question, may have practical implications for performing non-invasive measurements of the physiological properties of skin and blood.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».