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Enregistrement W4386568309 · doi:10.1117/1.jbo.28.10.102906

Spatial analysis of polarimetric images to enhance near-surface sampling sensitivity: feasibility in demineralized teeth and other tissue-like media

2023· article· en· W4386568309 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Polarization and Ellipsometry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversité Laval
Mots-clésPolarimetryOpticsScatteringMaterials sciencePolarization (electrochemistry)Spatial frequencyDemineralizationMicroscopyLight scatteringSurface roughnessLinear polarizationMueller calculusPhysicsChemistryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance: Early tooth demineralization may be detectable through spatial analysis of polarized light images as demonstrated in this study. This may also prove useful in the early detection of epithelial tumors that comprise the majority of the cancer burden worldwide. Aim: The spatial properties of polarized light images have not been greatly exploited in biomedicine to improve sensitivity to superficial tissue regions; therefore, we investigate the optical sampling depth effects as a function of location in the backscattered polarimetric images. Approach: Backscattered linear polarization intensity distributions exhibit four-lobed patterns arising through single-scattering, multiple-scattering, and geometrical effects. These photon pathway dynamics are investigated through experimental imaging of microsphere suspensions along with corroborative computational polarization-sensitive Monte Carlo modeling. The studied sampling depth effects of linear and circular polarization images (explored in a previous study) are then evaluated on normal and demineralized human teeth, which are known to differ in their surface and sub-surface structures. Results: Backscattered linear polarization images exhibit enhanced sensitivity to near-surface properties of media (for example, surface roughness and turbidity) at specific locations within the four-lobed patterns. This yields improved differentiation of two tooth types when spatially selecting image regions in the direction perpendicular to the incident linear polarization vector. Circular polarimetric imaging also yields improved differentiation through spatial selection of regions close to the site of illumination. Improved sensitivity to superficial tissues is achieved through a combination of these linear and circular polarimetric imaging approaches. Conclusions: Heightened sampling sensitivity to tissue microstructure in the surface/near-surface region of turbid tissue-like media and dental tissue is achieved through a judicious spatial selection of specific regions in the resultant co-linear and cross-circular backscattered polarimetric images.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,295 · 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