Low-Cost Active Thermography using Cellphone Infrared Cameras: from Early Detection of Dental Caries to Quantification of THC in Oral Fluid
Notice bibliographique
Résumé
Active thermography (AT) is a widely studied non-destructive testing method for the characterization and evaluation of biological and industrial materials. Despite its broad range of potential applications, commercialization and wide-spread adaption of AT has long been impeded by the cost and size of infrared (IR) cameras. In this paper, we demonstrate that this cost and size limitation can be overcome using cell-phone attachment IR cameras. A software development kit (SDK) is developed that controls camera attributes through a simple USB interface and acquires camera frames at a constant frame rate up to 33 fps. To demonstrate the performance of our low-cost AT system, we report and discuss our experimental results on two high impact potential applications. The first set of experiments is conducted on a dental sample to investigate the clinical potential of the developed low-cost technology for detecting early dental caries, while the second set of experiments is conducted on the oral-fluid based lateral flow immunoassay to determine the viability of our technology for detecting and quantifying cannabis consumption at the point-of-care. Our results suggest achievement of reliable performance in the low-cost platform, comparable to those of costly and bulky research-grade systems, paving the way for translation of AT techniques to market.
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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 | 0,001 |
| 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 ».