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Enregistrement W4322627384 · doi:10.1364/opticaopen.22186078.v1

Correcting for Spatial-Spectral Crosstalk and Chromatic Aberrations in Broadband Line-Scan Spectral-Domain OCT images

2023· preprint· en· W4322627384 sur OpenAlexafffund
Le Han, Kostadinka Bizheva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésOpticsMonochromatic colorOptical coherence tomographyChromatic aberrationBroadbandImage resolutionImage qualityComputer scienceChromatic scaleWavefrontCrosstalkPhysicsComputer visionImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital correction of optical aberrations allows for high-resolution imaging across the full depth range in optical coherence tomography (OCT). Many digital aberration correction (DAC) methods have been proposed in the past to evaluate and correct monochromatic wavefront phase errors in OCT images. However, other factors that deteriorate the image quality have not been fully investigated. Here we present a novel approach to digital recovery of the spatial resolution in images acquired with a broadband Line-Scan Spectral-Domain OCT system (LS-SD-OCT), which addresses 2main factors that limit the effectiveness of DAC for restoring diffraction-limited resolution in LS-SD-OCT images: spatial-spectral crosstalk and chromatic aberrations. In the proposed approach, spatial-spectral crosstalk and chromatic aberrations were effectively suppressed by registration of monochromatic sub-band tomograms that were digitally corrected for aberrations. The new method was validated by imaging a standard resolution target, a microspheres phantom, and different biological tissues. LS SD-OCT technology combined with the proposed novel image reconstruction method could be a valuable research tool for various biomedical and clinical applications.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,252 · 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
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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