Enhancement of optical penetration depth of LED-based NIRS systems by comparing different beam profiles
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
Abstract Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) is a non-invasive brain imaging technique involving the quantification of oxy and deoxy-hemoglobin concentrations resolved from the measurement of Near-Infrared (NIR) light attenuation within the tissue. Previous studies have shown that NIR light is more influenced by the optical properties of the superficial layers than those of the deeper target layers such as cortex. NIR light produced by the Laser source penetrates deeper regions of the tissue rather than the LED source although Laser needs more expensive instrumentation. In this study, we investigate the effect of Uniform and Gaussian beam profiles on the enhancement of LED light penetration depth. The latter beam profiles were generated and compared using Flat and Aspherical lenses applied to the LED sources. In order to increase the signal to noise ratio, the lenses were also applied to the light detector. For performance analysis, two experiments were carried out by scanning the intra space of a liquid phantom by static and dynamic (pulsating) absorbers. Monte Carlo simulations were also carried out to be compared with the experiment. The results showed that Gaussian beam profile and in particular, Bi-Convex lenses applied to both source and detector leads to a greater light penetration depth in the liquid phantom close to that of a Laser source.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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