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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:医療系論文の和訳です.どなたか添削してください.)

医療系論文の和訳 冷却区域の選択方法と信号収集について

このQ&Aのポイント
  • 医療系論文の和訳です.冷却部分(冷却区域)はBCCを含む真皮および/または上皮をラマン測定のために選択された.レーザ光は組織切片に焦点を合わせ,信号収集時間は10秒でした.生検試料のサイズにより選択されたエリアは0.05mm2から0.4mm2に変えられました.
  • 波数の校正,バックグランド信号の減算,宇宙線の除去および波数に依存する信号検出効率の補正は実施されました.
  • 擬カラー画像の作図には各試料から得られたスペクトルを別個に解析し,主成分分析を行いました.

質問者が選んだベストアンサー

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  • drmuraberg
  • ベストアンサー率71% (847/1183)
回答No.1

質問者の訳を手直しをしてみました。参考にしてください。 (語の訳は一部だけ変えていますが、他は調べていません。信号→シグナルは好みの問題です。 校正→較正は昔較正、今両者混合です。「直交化」は行列データの数学的操作法です。) 各試料のラマン測定のために、低温切開片上のBCC、真皮、および/または上皮(表皮)を含む 領域が選択された。 この領域を10μmのステップサイズで二次元走査した。100mWのレーザー光を、 直径1μmのスポットサイズに絞り焦点を体組織切片に合わせた。 各画素に関するシグナル収集時間は10秒で、この時間内にピクセル平均ラマンスペクトルを 得るためにピクセル領域(10 ×10 μm2)がレーザー焦点で走査された。 生検試料のサイズにより、選択領域は0.05mm2(500スペクトル)から0.4mm2(4000スペクトル)の 範囲で変えられた。 波数の較正、バックグランドシグナルの減算、および宇宙線の除去が、装置の波数に依存する シグナル検出効率のために、以前述べた様に行われた(Wolthuisら1999)。 ラマン擬カラー画像の構成。擬カラー画像を構成するために、各試料から得られたスペクトルは 個別に解析された。 スペクトルデータセットにおける変化を表示するために必要なパラメータを直交化し数を 圧縮するために、主成分分析がラマンスペクトルに対して行われた(Jollife 1986)。 最初の100主成分が計算されたが、データセット変化の95%以上で99%以下の割合を占めている。

kasudako
質問者

お礼

drmurabergさん 早速の回答ありがとうございました.もう一度訳し直してみます.