Simulation and in vivo investigation of light-emitting diode, near infrared Gaussian 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
Near infrared spectroscopy is an optical imaging technique which offers a non-invasive, portable, and low-cost method for continuously measuring the oxygenation of tissues. In particular, it can provide the brain activation through measuring the blood oxygenation and blood volume in the cortex. Understanding and then improving the spatial and depth sensitivity of near infrared spectroscopy measurements to brain tissue are essential for designing experiments as well as interpreting research findings. In this study, we investigate the effect of applying two common light beam profiles including Uniform and Gaussian on the penetration depth of an LED-based near infrared spectroscopy. In this regard, two Gaussian profiles were produced by adjusting plano-convex and bi-convex lenses and the Uniform profile was provided by applying a flat lens. Two experiments were conducted in this study. First, a simulation experiment was carried out based on scanning the intra space of a liquid phantom by using static and pulsating absorbers to compare the penetration depth of the configurations applied on the LED-based near infrared spectroscopy with that of a laser-based near infrared spectroscopy. Second, to show the feasibility of the best proposed configuration applied, an in vivo experiment of stress assessment has been performed and its results have been compared with that results obtained by laser one. The results showed that the LED-based near infrared spectroscopy equipped with bi-convex lens provides a penetration depth and hence quality measurements of near infrared spectroscopy and its extracted heart rate variability signals as well as laser-based near infrared spectroscopy especially in the application of stress assessment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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