One-shot Stokes polarimetry for low-cost skin cancer detection
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
Introduction: Management of skin cancer worldwide is often a challenge of scale, in that the resources available to detect and treat skin cancer are outweighed by the number of potential cases presented. This project aims to develop oneshot Stokes polarimetry using low-cost components to create a widely available skin cancer detection tool. Methods: A probe was developed to perform one-shot Stokes polarimetry on skin lesions in-vivo. Stokes polarimetry is an optical technique in which a laser of known polarization is fired at a target, and the altered polarization state of the returning light is measured. Typically, measuring a polarization state requires sequential measurements with four polarizing filters, however this probe contains four separate detectors to take these measurements in one shot. This probe was designed to perform at a lower cost and higher speed than traditional polarization methods. The Stokes vector is assessed as opposed to a Mueller matrix image to reduce the number of optical components and measurements required. The probe uses photodiodes and non-actuating film polarizing filters as detectors, and a partially-coherent laser diode as its illumination source. Results: Validation tests of each probe component, and the complete system put together, were performed to confirm the probe’s performance despite its low-cost components. This probe’s potential is demonstrated in a pilot clinical study on 69 skin lesions. The degree of polarization was found to be a factor by which melanoma could be potentially separated from other types of skin lesions.
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.
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