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Enregistrement W1737330130 · doi:10.1111/j.1440-1843.2010.01898.x

Minimally invasive imaging method based on second harmonic generation and multiphoton excitation fluorescence in translational respiratory research

2010· review· en· W1737330130 sur OpenAlexaff
Thomas Abraham, Samuel Wadsworth, Jon M. Carthy, Dmitri V. Pechkovsky, Bruce M. McManus

Notice bibliographique

RevueRespirology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorescence-lifetime imaging microscopyMultiphoton fluorescence microscopeExtracellular matrixSecond-harmonic generationFluorescenceMedicineLive cell imagingBiomedical engineeringNanotechnologyFluorescence microscopeCell biologyOpticsChemistryMaterials scienceBiologyCellPhysicsLaserBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For translational respiratory research including in the development of clinical diagnostic tools, a minimally invasive imaging method, which can provide both cellular and extracellular structural details with sufficient specificity, sensitivity and spatial resolution, is particularly useful. Multiphoton microscopy causes excitation of endogenously fluorescent macromolecular systems and induces highly specific second harmonic generation signals from non-centrosymmetric macromolecules such as fibrillar collagens. Both these signals can be captured simultaneously to provide spatially resolved 3D structural organization of extracellular matrix as well as the cellular morphologies in their native states. Besides briefly discussing the fundamentals of multiphoton excitation fluorescence and harmonic generation signals and the instrumentation details, this review focuses on the specific applications of these imaging modalities in lung structural imaging, particularly morphological features of alveolar structures, visualizing and quantifying extracellular matrix remodelling accompanying emphysematous destructions as well as the IPF, detecting lung cancers and the potential use in the tissue engineering applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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