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Enregistrement W2022623664 · doi:10.1364/boe.5.000407

Phase-gradient contrast in thick tissue with a scanning microscope

2014· article· en· W2022623664 sur OpenAlexaff
Jérôme Mertz, Alicja Gąsecka, Amy Daradich, Ian G. Davison, Daniel Côté

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of Health
Mots-clésMicroscopeOpticsMicroscopyMaterials scienceOptical microscopeInterference microscopyPhysicsScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that the principle of reciprocity is valid for light traveling even through scattering or absorptive media. This principle has been used to establish an equivalence between conventional widefield microscopes and scanning microscopes. We make use of this principle to introduce a scanning version of oblique back-illumination microscopy, or sOBM. This technique provides sub-surface phase-gradient and amplitude images from unlabeled tissue, in an epi-detection geometry. That is, it may be applied to arbitrarily thick tissue. sOBM may be implemented as a simple, cost-effective add-on with any scanning microscope, requiring only the availability of an extra input channel in the microscope electronics. We demonstrate here its implementation in combination with two-photon excited fluorescence (TPEF) microscopy and with coherent anti-Stokes Raman scattering (CARS) microscopy, applied to brain or spinal cord tissue imaging. In both cases, sOBM provides information on tissue morphology complementary to TPEF or CARS contrast. This information is obtained simultaneously and is automatically co-registered. Finally, we show that sOBM can be operated at video rate.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,320
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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