Adaptive correction technique for 3D reconstruction of fluorescence microscopy images
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in high-resolution imaging have provided valuable novel insights into structural relationships within cells and tissues both in vitro and in vivo. An analysis of this kind is regularly done by optical sectioning using either confocal or deconvolution microscopy. However, the reconstruction of 3D images suffers from light scattering and absorption with increasing depth by finite transparency of the used media. Photobleaching of fluorochromes has been especially troublesome and often the only remedy for loss of signal during optical sectioning is to reduce the number of sections. This causes disparities in the x-y and z dimensions of voxels, which lead to vertical distortion of the original stack of images and necessitates interpolation. Interpolation is necessary to fill up the gaps between consecutive sections in the original image stack to obtain cubic voxels. The present manuscript describes a novel method for adaptive compensation of attenuation of light intensity in stacks of fluorescence microscopy images that is based on a physical model of light attenuation. First, we use a fast interpolation technique to generate a cubic voxel-based volume stack with the aid of a contribution look up table. With the contribution look up table, multiple calculations are avoided, which substantially reduces the computational time without compromising the accuracy of the restoration procedure. Second, each section within the resulting volume is processed to rectify its intensity values that have been altered due to photobleaching and scattering and absorption. The method allows to define the last good section in the stack and the correction is then done automatically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».