Tissue Imaging Technique Using Near-Infrared Illumination of Whispering Gallery Mode Silicon-Based Resonator
Notice bibliographique
Résumé
This letter introduces a novel technique for achieving high-precision 2-D tissue imaging by exploiting the sensitivity of a whispering gallery mode (WGM) silicon resonator’s conductivity to near-infrared (NIR) illumination. The WGM silicon resonator, in conjunction with a microstrip line, acts as the primary sensing element. To ensure precise imaging, the tissue under test (TUT) specimen is meticulously positioned on the resonator at a specific distance and manipulated using a 2-D scanner with 3-mm steps. By directing NIR light emitted from a light-emitting diode (LED) through the scanning TUT sample onto the WGM resonator, variations in the silicon resonator’s conductivity are harnessed, resulting in changes in the magnitude of the transmission coefficient ($S_{21}$). The alteration in$S_{21}$during scanning is contingent upon the absorption of NIR through TUT. As the TUT undergoes scanning, the measured transmission coefficient$S_{21}$parameters are transformed into a 2-D image map. This method effectively discriminates between fat and muscle tissues, underscoring the feasibility and practicality of this approach. Importantly, the proposed methodology shows promise for detecting various biosensors and holds potential applications in breast cancer detection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».