Deep non-contact photoacoustic initial pressure imaging
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.
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging techniques have been extensively developed for biomedical applications, including functional and molecular imaging, due in part to their high optical contrast, high spatial resolution, and non-ionizing imaging properties. However, there are currently depth limitations in cellular-resolution, optically focused photoacoustic microscopy systems. In addition, most common photoacoustic systems need to be in contact with the sample through an ultrasound medium. In this work, by taking advantage of large photoacoustic initial pressures, all-optical non-contact optical resolution photoacoustic imaging is reported at depths beyond the optical transport mean-free path of the excitation wavelength. The proposed technique is called deep photoacoustic remote sensing (dPARS) microscopy. Visible pulsed excitation wavelengths are used to produce large initial-pressure-induced refractive index modulations in absorbing targets. These localized pressure rises create transient variations to the local scattering properties, which are detected as back-reflected intensity modulations from a deep-penetrating interrogation beam and do not require an interferometric detection pathway. Experiments demonstrate that dPARS is capable of providing optical resolution images to depths of 2.5 mm in tissue-mimicking scattering media. Signal-to-noise ratio ∼50 dB is reported for in vivo imaging of microvascular networks. Also, imaging of single red blood cells, oxygen saturation mapping, and deep-vascular imaging applications are demonstrated. dPARS’s capabilities such as remote sensing, deep optical resolution imaging, and high signal-to-noise ratio, may yield new opportunities for several pre-clinical and clinical applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle