Interferometric speckle contrast optical spectroscopy (iSCOS) in continuous-wave parallel interferometric near-infrared spectroscopy (CW-πNIRS)
Notice bibliographique
Résumé
Optical methods enable continuous, noninvasive cerebral blood flow (CBF) monitoring. Diffuse correlation spectroscopy (DCS) estimates CBF through temporal correlation analysis of scattered light but is limited by low detection throughput. Parallelizing DCS enhances performance but requires costly ultra-fast (∼1 MHz) detectors, complicating continuous measurements. An alternative approach analyzes spatial correlations using speckle contrast, inversely proportional to blood flow, captured with slower two-dimensional sensors. In this study, we present continuous-wave parallel interferometric near-infrared spectroscopy (CW-πNIRS), employing interferometry combined with a high-speed 2D camera, as a novel method uniquely suited for spatial correlation measurements. By leveraging interferometric detection, our approach provides a synthetic multi-exposure capability for direct quantitative comparisons between spatial (speckle contrast) and temporal (autocorrelation) methods for CBF monitoring. Numerical simulations, incorporating interferometric reference fields, and tissue-mimicking phantom validations demonstrated robust, and stable speckle contrast estimates. Finally, in vivo experiments confirmed the method’s potential for effective human cerebral blood flow monitoring, highlighting practical advantages and providing a clear pathway towards clinical implementation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».