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Enregistrement W4327555766 · doi:10.1117/12.2650401

Development of a frequency-modulated photoacoustic microscope system for thermal imaging using a picosecond laser

2023· article· en· W4327555766 sur OpenAlexaff
Krishnan Sathiyamoorthy, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePicosecondChopperOpticsLaserAmplifierSIGNAL (programming language)MicrophoneContinuous waveOptoelectronicsPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work uses a picosecond pulsed laser in frequency-domain photoacoustic microscopy (FDPAM) for thermal imaging of the sample. It uses the principle of the frequency-domain photoacoustic (PA) spectroscopy employed for trace gas detection relying on the thermal effect caused by the absorbance of the sequence of picosecond pulses. The thermal effect is modulated to a periodic thermal wave using a mechanical optical chopper. The PA signal caused by the thermal wave is measured by a PA sensor containing a microphone connected to a lock-in amplifier. The FDPAM uses a high repetitive (100 kHz, 500 ps) picosecond pulsed laser, a kHz frequency microphone, a chopper, and a lock-in amplifier. The system is tested using a USAF resolution chart. The system imaged a chrome metal strip of thickness 120 nm and width 3.1 µm of a USAF chart. The system exhibits a PA signal with a maximum amplitude of 2x10-4 V for a modulation frequency of 760 Hz. The signal is about four times lower than those obtained (8 x10-4) by a 532 nm CW laser of power 3 mW. The SNR of the system for the USAF chart is 5.5 dB. The system has a lateral resolution of 3.1 µm. The imaging resolution of the system can be improved by using an objective with a lower f-number.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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