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Enregistrement W4297014982 · doi:10.1364/boe.471770

Deformable mirror-based photoacoustic remote sensing (PARS) microscopy for depth scanning

2022· article· en· W4297014982 sur OpenAlexafffund
Lyazzat Mukhangaliyeva, Samed Kocer, Alkris Warren, Kevan Bell, Marian Boktor, Mustafa Yavuz, Eihab Abdel‐Rahman, Parsin Haji Reza

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCentre for Bioengineering and Biotechnology, University of WaterlooMitacsUniversity of WaterlooillumiSonicsCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsMaterials scienceCardinal pointMicroscopyFocus (optics)Photoacoustic imaging in biomedicineBiomedical engineeringPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optically shifting the focal plane to allow depth scanning of delicate biological structures and processes in their natural environment offers an appealing alternative to conventional mechanical scanning. Our technique uses a deformable mirror-based photoacoustic remote sensing microscopy (PARS) with a focus shifting of Δz ∼ 240 µm. We achieve this by integrating a deformable mirror that functions as a varifocal mirror for axial scanning. First, the system's focal shift capability was demonstrated with USAF resolution targets and carbon fiber phantoms, followed by in-vivo visualizations of blood vessels in chicken embryo chorioallantoic membrane (CAM). This work represents an initial step toward developing a non-contact, label-free, and aberration-free PARS imaging system with axial scanning capability.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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