Utilizing a 10 million frames-per-second camera to investigate mechanisms responsible for laser pulse-induced reflectivity modulations in photoacoustic remote sensing
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic remote sensing has been recently developed as an all-optical, non-contact, and label-free imaging modality capable of imaging a variety of endogenous contrast agents through the detection of reflectivity modulations. Initial work described an elasto-optic refractive index perturbation model to explain reflectivity modulations observed, however, in practice the magnitude of these reflectivity modulations has been found to be orders of magnitude smaller than those typically observed experimentally. In this report we utilize a ten million frames-per-second camera to further investigate these reflectivity modulations, while also exploring other potential mechanisms of laser pulse-induced reflectivity modulations. Laser-induced motion is demonstrated both laterally for gold wires suspended and submerged in air and water, respectively, and carbon fibers submerged in water, and axial motion is observed in gold wires submerged in a depth gradient of intralipid solution. This laser-induced sample motion is anticipated to cause reflectivity modulations local to the interrogation beam profile in microscopy set-ups. Non-motion-based maximum intensity modulations of 3% are also observed in gold wires submerged in water, indicating the presence of the originally predicted reflectivity modulations. Overall, these observations are important as they provide a widefield view of laser-pulse interactions unavailable in previous point scanning-based photoacoustic remote sensing microscopy configurations, where observed mechanisms occur on time-scales orders of magnitude faster than equivalent field of view point scanning capabilities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».