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Enregistrement W2906456935 · doi:10.1109/biocas.2018.8584696

Miniaturized Probe for Time-Domain Near-Infrared Spectroscopy

2018· article· en· W2906456935 sur OpenAlexaff
Sreenil Saha, Yuankang Lu, Sascha Weyers, Frédéric Lesage, Mohamad Sawan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiniaturizationOptoelectronicsOpticsLaserTime domainMaterials scienceDetectorVertical-cavity surface-emitting laserDiodeNear-infrared spectroscopyPhotonicsPhysicsComputer scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper concerns demonstrating the feasibility of designing a miniature optical probe for imaging applications based on time-domain near infrared spectroscopy (TD-NIRS). In a first step towards miniaturization, a compact optical probe was designed by housing Vertical Cavity Surface Emitting Laser (VCSEL) diode, Single Photon Avalanche Diode (SPAD) and control circuit in one single QFN package of dimensions 12mm × 12mm, often referred to as System-in-Package approach. The integrated optical module can provide short optical pulses at 100 MHz repetition rate, demonstrating its suitability for time-domain measurements. The experimental characterization of the time-gated detector features the ability to reject undesired strong light pulses by sharp temporal filtering of impinging photons that would otherwise mask the signal of interest. Furthermore, the size of the probe is reduced to 12 mm by 2.SD integration of all the heterogenous chips including the ancillary components on a silicon interposer platform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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