Catheter-Based Polarization Sensitive Optical Coherence Tomography Using Similar Mueller Matrix Method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Research of catheter-based polarization sensitive optical coherence tomography (PS-OCT) is a challenging field. In this paper, we present a new polarization determination method, similar Mueller matrix (SMM) method, for a catheter-based PS-OCT system using a standard clinical catheter probe with an outer diameter of 0.9 mm. METHODS: The SMM method can remove the diattenuation and depolarization compositions by polar decomposition. By constructing the similarity between the measured Mueller matrices and sample matrices, the phase retardance of the sample can be determined from the trace of the measured matrices. RESULTS: In the experiments, we find that images processed by the SMM method without any averaging or phase correction have a better polarization contrast of multiple biological tissues than those by the Jones matrix based method. We also preliminarily achieve phase retardance imaging of the ex vivo porcine cardiac blood vessel. CONCLUSION: Compared with the Jones matrix based method, the presented SMM method can provide a more robust birefringence imaging of biological tissues under low signal-to-noise ratio, depolarization, diattenuation, and phase instability. SIGNIFICANCE: The SMM method has a potential to become a widely accepted polarization determination method for catheter-based PS-OCT.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».