Adaptive micro endoscopy using liquid crystal lenses with segmented electrodes (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
Liquid crystalline (LC) materials are user friendly materials for electro optics applications [1], the most popular of which is the flat panel display [2]. Another interesting development, involving LCs, was the electrically variable lens that already had several commercial applications in DVD pick-up systems, Webcams and cell phones [3,4]. Their quality can be very high [5] and our team has recently demonstrated that they can be used in endoscopes for the study of deep regions of the brain [6]. We shall first describe various approaches explored to build electrically variable LC lenses. We shall then describe electrically variable LC lenses with segmented electrodes that enable almost adaptive optical capability, including the creation of a dynamic lens, prism, astigmatism and coma. This could be used to compensate various wavefront deformations in optical systems used to study various biological systems. We shall describe their advantages and drawbacks for the same application. References [1]. P.G. de Gennes and J. Prost, The Physics of Liquid Crystals, (Oxford University Press, 1995), 2nd Edition. [2]. Robert H. Chen, Liquid Crystal Displays: Fundamental Physics and Technology, Wiley, July 2011, ISBN: 978-0-470-93087-8. [3]. T. Galstian, Smart Mini-Cameras, CRC Press, Taylor & Francis group, Boca Raton, 2013. [4]. www.lensvector.com [5]. T. Galstian, K. Asatryan, V. Presniakov, A. Zohrabyan, A. Tork, A. Bagramyan, S. Careau, M. Thiboutot, M. Cotovanu, Optics Letters, Vol. 41, Issue 14, pp. 3265-3268 (2016), doi: 10.1364/OL.41.003265. [6]. A. Bagramyan, T. Galstian and A. Saghatelyan, Journal of Biophotonics, 1–13 (2016) / DOI 10.1002/jbio.201500261.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».