Three-dimensional opto-thermo-mechanical model for predicting photo-thermal optical coherence tomography responses in multilayer geometries
Notice bibliographique
Résumé
Photothermal optical coherence tomography (PT-OCT) is a functional extension of OCT with the ability to generate qualitative maps of molecular absorptions co-registered with the micron-resolution structural tomograms of OCT. Obtaining refined insight into chemical information from PT-OCT images, however, requires solid understanding of the multifactorial physics behind generation of PT-OCT signals and their dependence on system and sample parameters. Such understanding is needed to decouple the various physical effects involved in the PT-OCT signal to obtain more accurate insight into sample composition. In this work, we propose an analytical model that considers the opto-thermo-mechanical properties of multi-layered samples in 3-D space, eliminating several assumptions that have been limiting previous PT-OCT models. In parametric studies, the model results are compared with experimental signals to investigate the effect of sample and system parameters on the acquired signals. The proposed model and the presented findings open the door for: 1) better understanding of the effects of system parameters and tissue opto-thermo-mechanical properties on experimental signals; 2) informed optimization of experimentation strategies based on sample and system parameters; 3) guidance of downstream signal processing for predicting tissue molecular composition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».