Analysis of attenuation coefficient and polarization-based contrasts in skin using polarization-sensitive optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Polarization-Sensitive Optical Coherence Tomography (PS-OCT) is a real-time 3D imaging technique providing structural and functional contrasts in tissue. Previously, we have quantified multiple contrasts such as back-scattered intensity, accumulated phase retardation, local birefringence, and degree of polarization uniformity in the epidermis and dermis of the skin. Here, we add the Attenuation Coefficient (AC) contrast to quantify light attenuation from absorption and scattering in skin layers. Two techniques are utilized to obtain AC. One involves slope fitting to the logarithm of intensity A-lines, and the other uses a depth-resolved model-based reconstruction of AC. To investigate the effect of skin tone on AC, we first used skin phantoms with various absorption and scattering coefficients. It is found that the color of the phantom directly correlates with the absorption coefficient, while AC correlates with the sum of the absorption and reduced scattering coefficient. Darker objects, indicative of a higher concentration of melanin in the skin tissue, show a higher absorption coefficient. AC is further analyzed on in vivo skin imaging with different skin tones. However, no clear correlation between AC and skin tone is observed. This lack of correlation is likely due to the absorption coefficient being much smaller than the scattering coefficient in skin tissue at the OCT imaging wavelength of 1060nm.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».