Characterizing long lived intralipid-infused tissue phantoms scattering using imaging sensors
Notice bibliographique
Résumé
Since regular biological tissue’s optical characteristics are unstable building long lived test phantoms that simulate their scattering characteristics are needed for testing optical methods of imaging through tissue. Our ongoing work developed a methodology to build long term stable phantoms with lifetimes >6 years which can be tuned to maintaining optical characteristics mimicing skin characteristics and a rapid technique to measure the scattering coefficients μs and anisotropy factor g. Our test phantoms employ intralipid-infused agar layers 1 to 8 mm thick. Agra can take a wide range of intralipid concentrations enabling the building phantoms of a large range of scattering parameters with typical values of μs=20cm-1, g=0.95. Encapsulating the intralipid-infused agar within a clear polymer has proved to stabilize these for long lifetimes and allows creation of varying thicknesses, scattering characteristics and shapes. We developed a rapid technique where the light from a laser beam passing perpendicular through the test phantom is captured using a 36×24mm digital camera sensor. This gathers ~6×106 measurements over a ±12° range, giving ~20,000 points each at 2300 angular bins of 0.005° . A Matlab program identifies the scattering center and data points for each angular position. Using a HenyeyGreenstein two-term model a nonlinear curve fitting extracts pairs of HG weighing factors, µs and g parameters. Fit results show extremely high statistical significance with exceedingly small deviation from the HG model for multiple wavelengths (currently 533, 632, 670 nm lasers and a supercontinuum laser at 650, 700,750 nm) for several test phantoms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».