Volumetric Temperature Mapping Using Light-Sheet Microscopy and Upconversion Fluorescence from Micro- and Nano-Rare Earth Composites
Notice bibliographique
Résumé
We present a combination of light-sheet excitation and two-dimensional fluorescence intensity ratio (FIR) measurements as a simple and promising technique for three-dimensional temperature mapping. The feasibility of this approach is demonstrated with samples fabricated with sodium yttrium fluoride nanoparticles co-doped with rare-earth ytterbium and erbium ions (NaYF4:Yb3+/Er3+) incorporated into polydimethylsiloxane (PDMS) as a host material. In addition, we also evaluate the technique using lipid-coated NaYF4:Yb3+/Er3+ nanoparticles immersed in agar. The composite materials show upconverted (UC) fluorescence bands when excited by a 980 nm near-infrared laser light-sheet. Using a single CMOS camera and a pair of interferometric optical filters to specifically image the two thermally-coupled bands (at 525 and 550 nm), the two-dimensional FIR and, hence, the temperature map can be readily obtained. The proposed method can take optically sectioned (confocal-like) images with good optical resolution over relatively large samples (up to the millimetric scale) for further 3D temperature reconstruction.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».