Navigated non-contact fluorescence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A non-contact approach for diffuse optical tomography (DOT) has been developed for on-demand image updates using surgical navigation technology. A stereoscopic optical tracker provides real-time localization of reflective spheres mounted to a laser diode and near-infrared camera. Standard camera calibration is combined with tracking data to determine the intrinsic camera parameters (focal length, principal point and non-linear lens distortion) and the tracker-to-camera transform. Tracker-to-laser calibration is performed using images of laser beam intersection with a tracked calibration surface. Source and detector positions for a finite-element DOT implementation are projected onto the boundary elements of the tissue mesh by finding ray-triangle intersections. A multi-stage model converts camera counts to surface flux by accounting for lens aperture settings, fluorescence filter transmittance, photodetector quantum efficiency, photon energy, exposure time, readout offset and camera gain. The image-guidance framework was applied to an in-house optical tomography system configured for indocyanine green (ICG) fluorescence. Mean target registration errors for camera and laser calibration were less than 1 mm. Surface flux measurements of total reflectance and fluorescence in Intralipid-based fluorescence phantoms (0–2 μ g ml −1 ) had mean errors of 3.1% and 4.4%, respectively, relative to diffusion theory predictions. Spatially-resolved reflectance measurements in a calibrated optical phantom agreed with theory for radial distances up to 25 mm from the laser source. Inverse fluorescence reconstructions of a sub-surface fluorescence target confirmed the localization accuracy (average target centroid error of 0.44 mm). This translational research system is under investigation for clinical applications in head and neck surgery, including oral cavity tumor resection, lymph node mapping and free-flap perforator assessment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».