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Enregistrement W3150912815 · doi:10.1364/oe.430403

Hyperspectral absorption microscopy using photoacoustic remote sensing

2021· article· en· W3150912815 sur OpenAlexafffund
Kevan Bell, Lyazzat Mukhangaliyeva, Layla Khalili, Parsin Haji Reza

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensIllumisonics (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesCentre for Bioengineering and Biotechnology, University of WaterlooMitacsUniversity of WaterlooillumiSonicsCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHyperspectral imagingMaterials scienceOpticsAbsorption (acoustics)Photoacoustic spectroscopyChemical imagingMicroscopyOptoelectronicsLaserRemote sensingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved method of remote optical absorption spectroscopy and hyperspectral optical absorption imaging is described which takes advantage of the photoacoustic remote sensing detection architecture. A wide collection of photoacoustic excitation wavelengths ranging from 210 nm to 1550 nm was provided by a nanosecond tunable source allowing access to various salient endogenous chromophores such as DNA, hemeproteins, and lipids. Sensitivity of the device was demonstrated by characterizing the infrared absorption spectrum of water. Meanwhile, the efficacy of the technique was explored by recovering cell nuclei and oxygen saturation from a live chicken embryo model and by recovering adipocytes from freshly resected murine adipose tissue. This represents a continued investigation into the characteristics of the hyperspectral photoacoustic remote sensing technique which may represent an effective means of non-destructive endogenous contrast characterization and visualization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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