Fabricating and characterizing long lived tissue phantoms using intralipid-infused solids
Notice bibliographique
Résumé
The creation of stable test phantoms that mimic the scattering characteristics of biological tissue is important for characterizing different Optical imaging methods through biological tissue. Unfortunately utilizing organic materials as tissue test structures pose problems in biomedical imaging research; tissues tend to have short lifetime, change their scattering and other optical characteristics rapidly with time, and are difficult to uses as reliable standards for comparing calibrating imaging systems. To solve these problems ongoing work has shown it is technically possible to create long term stable phantoms which can last for up to 5 years while maintaining consistent optical characteristics which mimic skin characteristics. These long term test phantom is created by encapsulating an intralipid-infused agar layer within clear polymer. Varying the intralipid concentration allows control of the scattering parameters with typical values of µs = 20cm-1, g = 0.95. The phantoms can be created in a wide range of thicknesses and shapes. To characterize these we developed a technique using a digitial camera to capture, in a single measurement, the scattered light from laser beams passing through the test phantoms. Analysis of the image allows hundreds of measurements of scattering values at a wide range of angles using a Matlab program to identify the scattering center and the angular positions. We fitted this to scattering models to extract the µs and g parameters for each test phantom Consistent results were obtained using a Henyey-Greenstein two-term model, probably because the Agar and intralipid impacted the scattering separately.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».