Concurrent fluorescence macro-imaging across multiple spectral regions in the visible and the near infrared
Notice bibliographique
Résumé
Fluorescent imaging, often synonymous with microscopic imaging, is an imaging modality whereby various features of a target are observed based on assignment of chemical labels. These labels are in most cases indirect tracers of specific structures or chemical compounds which cannot be otherwise identified. The tracers are excited by an illuminating source and they in turn emit light at specific wavelengths. This light is then captured by an imaging device and represented as an indirect observation of the specific feature in the sample. The process of excitation and imaging of the emitted light is performed sequentially and is proportional to the number of tracers or fluorescence species present in the sample. We present an imaging system that can image fluorescent tracers, in the visible and the near Infra-red, simultaneously. This system is capable of illuminating the target with different excitation light sources and capture the corresponding fluorescence images in one snapshot using a series of mirrors to capture different views of the sample. The simultaneously captured image are fused using a computational reconstruction process to present a coherent multispectral fluorescence image. The system is proposed for use in applications where the rapid enumeration of fluorescent species in a large field of view is paramount as opposed to their microscopic image in a narrow field of view. The system was tested using a controlled cocktail solution of four different types fluorescent microspheres and was able to enumerate the microspheres based on their different fluorescent signatures as captured by the system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».