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Enregistrement W1969617821 · doi:10.1088/0031-9155/52/17/021

Bioluminescence imaging of point sources implanted in small animals post mortem: evaluation of a method for estimating source strength and depth

2007· article· en· W1969617821 sur OpenAlexaff
D Comsa, Thomas J. Farrell, Michael S. Patterson

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint sourceBrightnessBioluminescenceOpticsCurvatureMaterials scienceLight sourceBiomedical engineeringPhysicsChemistryMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of a simple approach for the in vivo reconstruction of bioluminescent point sources in small animals was evaluated. The method uses the diffusion approximation as a forward model of light propagation from a point source in a homogeneous tissue to find the source depth and power. The optical properties of the tissue are estimated from reflectance images obtained at the same location on the animal. It was possible to localize point sources implanted in mice, 2-8 mm deep, to within 1 mm. The same performance was achieved for sources implanted in rat abdomens when the effects of tissue surface curvature were eliminated. The source power was reconstructed within a factor of 2 of the true power for the given range of depths, even though the apparent brightness of the source varied by several orders of magnitude. The study also showed that reconstructions using optical properties measured in situ were superior to those based on data in the literature.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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