Snapshot Imaging of Stokes Vector Polarization Speckle in Turbid Optical Phantoms and In Vivo Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Significance: We present a system to measure and analyze the complete polarization state distribution of speckle patterns generated from in vivo tissue. Accurate measurement of polarization speckle requires both precise spatial registration and rapid polarization state acquisition. A unique measurement system must be designed to achieve accurate images of polarization speckle patterns for detailed investigation of the scattering properties of biological tissues in vivo. Aim and approach: This system features a polarization state analyzer with no moving parts. Two pixel-polarizer cameras allow for the instantaneous acquisition of the spatial Stokes vector distribution of polarization speckle patterns. System design and calibration methods are presented, and representative images from measurements on liquid phantoms (microsphere suspensions) and in vivo healthy and tumor murine models are demonstrated and discussed. Results and Conclusions: Quantitative measurements of polarization speckle from microsphere suspensions with controlled scattering coefficients demonstrate differences in speckle contrast, speckle size, and the degree of polarization. Measurements on in vivo murine skin and xenograft tumor tissue demonstrate the ability of the system to acquire snapshot polarization speckle images in living systems. The developed system can thus rapidly and accurately acquire polarization speckle images from different media in dynamic conditions such as in vivo tissue. This capability opens the potential for future detailed investigation of polarization speckle for in vivo biomedical applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».