Fluence-matching method based on photoacoustic radiofrequency spectraTR (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic (PA) signals carry information of the absorbing chromophores and the light distribution in imaged samples. The dependence of light distribution with optical wavelength affects the accuracy in PA chromophore quantification. Oxygen saturation (sO2) estimations maybe inaccurate in-depth due to the lack of proper fluence compensation. We propose the use of the PA radiofrequency spectral slope (SS) to generate a frequency filter to match the fluence across optical wavelengths. The SS is calculated from the ratio of the radiofrequency power spectra at the selected optical wavelengths. The SS relays information about the absorbers’ size and the light distribution. At the imaged optical wavelengths of the same sample, the SS-estimated size should in principle remain unchanged. This suggests that any changes in the measured SS as a function of optical wavelength can be attributed to the light distribution. A frequency filter can be designed from the computed SS and applied to compensate the PA images. A 5mm phantom consisting of fresh blood, intralipid and gelatin was imaged using the VevoLAZR system at 750 and 850nm. A square sliding window sized 1.6mm with 80% overlap is applied to segment the generated radiofrequency signals. The designed ultrasound filter was applied to each segmented signal. As a result, the fluence-induced depth fluctuations in the sO2 estimations dropped from 9.49%/mm to 1.83%/mm. This will allow for more accurate sO2 estimates that are less depth dependent. The approach provides a new perspective for fluence compensation which can aid in improving chromophore quantification using PA imaging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».