Performance Characteristics of Photoacoustic Imaging Probes with Varying Frequencies and Light-delivery Schemes
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging (PAI) is an emerging biomedical imaging technique that utilizes a combination of light and ultrasound to detect photoabsorbers embedded within tissues. While the clinical utility of PAI has been widely explored for several applications, limitations in light penetration and detector sensitivity have restricted these studies to mostly superficial sites. Given the importance of PA signal generation and detection on light delivery and ultrasound detector frequency, there is an ongoing effort to optimize these parameters to enhance photoabsorber detection at increased depths. With this in mind, in this study we examined performance benchmarks of a commercially available PAI/ultrasound linear array system when using different imaging frequencies and light delivery schemes. A modified light fiber jacket providing focused light delivery (FLD) at the center of the probe was compared with the built-in fiber optics lining the length of the probe. Studies were performed in vitro to compare performance characteristics such as imaging resolution, maximum imaging depth, and sensitivity to varying hematocrit concentration for each frequency and light delivery method. Monte Carlo simulations of each light delivery method revealed increased light penetration with FLD. In tissue-mimicking phantoms, vascular channels used to simulate blood vessels could be visualized at a depth of 2.4 cm when lowering imaging frequency and utilizing FLD. Imaging at lower frequencies with FLD also enabled enhanced detection of varying hematocrit concentration levels at increased depths, although lateral imaging resolution was reduced. Finally, a proof of concept in vivo probe comparison study in a mouse tumor model provided supportive evidence of our in vitro results. Collectively, our findings show that adjusting imaging frequency and applying FLD can be a straightforward approach for improving PAI performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».