MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901417448 · doi:10.1364/boe.9.006374

Smart laser osteotomy: integrating a pulsed 1064nm fiber laser into the sample arm of a fiber optic 1310nm OCT system for ablation monitoring

2018· article· en· W2901417448 sur OpenAlexafffund
Jamil Jivraj, Chaoliang Chen, Yize Huang, Joel Ramjist, Yi Lu, Barry Vuong, Xijia Gu, Victor X. D. Yang

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceOpticsDichroic filterAblationLaserFiber laserLaser ablationOptical fiberOptical coherence tomographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

peak to average power). To our knowledge, this is the first demonstration of thermal-mediated laser ablation drilling integrated with coaxial OCT imaging through a single-mode, single-cladded output fiber, without using dichroic beam splitters or free-space optic filters anywhere in the optical path and with this high ablation laser power to OCT source power ratio. The removal of bulk optics compared to existing designs opens a new path for compact integration of the entire system. Also, since the ablation laser and OCT feedback system exist along the same fiber path, the need for maintenance and repair are greatly reduced since spatial beam alignment and the potential open-air contamination of optical surfaces are virtually eliminated. We believe that this integrated system is a great candidate for adoption in depth-controlled surgical ablation applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical Optics ExpressMême sujetOptical Coherence Tomography ApplicationsTravaux en français237 207