Ambient noise reduction in cerebral near infrared spectroscopy based on frequency division multiplexing
Notice bibliographique
Résumé
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) is a non-invasive technique, extensively used to monitor the hemodynamic variations in cerebral neuronal tissues. For cerebral NIRS, the back-scattering probe is more prevailing, in which an incident beam is diffused, and only a slight fraction of the source optical energy reaches the light detectors. Multiplexing in the time domain is the conventional method used to distinguish the optical density of each NIR source at the receiver site. Even though time-multiplexing is straightforward and convenient, the ambient light can significantly contaminate the NIR beams during the sampling-path from the source to the detector. In this work, we present a novel method based on frequency division multiplexing (FDM) to overcome the interference of ambient light even without an external optical filter. The method proposes to modulate the NIR source intensities by using specific carrier frequencies distinct from the dominant frequency components of ambient light intensity. By modulating the intensity of each NIR source, and applying them at their specific frequency channels, the receiver is capable of distinguishing the received optical signals based on their frequency channel. Because the frequency channels are adjusted at distinct dominant frequency components of the ambient intensity, the latter ambient noise can be filtered out instantly. The method has been implemented by using electronic circuit design and evaluated both by numerical simulation and experimental measurements. The signal to noise ratio (SNR) has been improved at least by 45dB.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».