Costruzione, implementazione e validazione di phantoms per lo studio in vitro di materiali nanostrutturati nell'imaging fotoacustico
Bibliographic record
Abstract
• Background - Il fenomeno fotoacustico consiste nella generazione di onde acustiche all'interno di un materiale per mezzo di fenomeni di termoespansione, che sono indotti da una stimolazione laser cadenzata. L'utilizzo della fotoacustica nell'ambito delle tecnologie mediche sta prendendo sempre più campo, grazie al binomio della capacità penetrativa delle onde acustiche con l'alta risoluzione derivata dallo scattering ottico all'interno dei tessuti. La fotoacustica è ancora una tecnica giovane perciò non sono stati ancora creati alcun tipo di protocolli di misura oppure di phantoms mirati alle differenti tipologie di indagine, che il metodo permette. • Scopo - Il lavoro di questa tesi si colloca nella problematica di progettazione, implementazione e validazione di phantoms adatti allo studio di potenziali agenti di contrasto per applicazioni fotoacustiche. • Materiali e metodi - Sono stati scelti due materiali (agar e polidimetilsilossano) e sviluppati con essi tre tipologie di phantoms, di cui uno con proprietà tessuto equivalente. Questi phantoms sono stati studiati, caratterizzandone il comportamento fotoacustico, per mezzo sia di coloranti quali il blu di metilene e l'indocianina verde che di nanoparticelle di caratteristiche note. Le misure sono state effettuate tramite la piattaforma fotoacustica Vevo LAZR (FUJIFILM VisualSonics Inc. , Toronto, ON, Canada). • Conclusioni - Alla luce dei risultati, la scelta dei materiali e le relative modalità di uso e costruzione si sono rivelate efficaci sia in termini di basso segnale di background che in termini di parametri qualitativi di imaging come SNR e contrasto con gli agenti utilizzati. In conclusione, con questo lavoro di tesi sono stati progettati, realizzati e testati phantoms per applicazioni fotoacustiche, che possono essere utilizzati per standardizzare e rendere riproducibili le procedure di valutazione di nuovi agenti di contrasto.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".