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Enregistrement W2069639056 · doi:10.1117/1.3490641

Forward-collected simultaneous fluorescence lifetime imaging and coherent anti-Stokes Raman scattering microscopy

2011· article· en· W2069639056 sur OpenAlexaff
Aaron D. Slepkov, Andrew Ridsdale, Huei-Ning Wan, Ming-Hao Wang, Adrian F. Pegoraro, Douglas J. Moffatt, John Paul Pezacki, Fu‐Jen Kao, Albert Stolow

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensQueen's UniversityNational Research Council CanadaSteacie Institute for Molecular Sciences
Organismes subventionnairesIndustrial Technology Research InstituteNational Science Council
Mots-clésFemtosecondRaman scatteringFluorescence-lifetime imaging microscopyOpticsMaterials scienceMicroscopyPhoton countingMulti-mode optical fiberFluorescenceRaman spectroscopyAutofluorescenceCoherent anti-Stokes Raman spectroscopyLaserOptical fiberPhotonPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate the simultaneous collection and separation of femtosecond-laser-based forward-collected coherent anti-Stokes Raman scattering (F-CARS) and two-photon-excitation-induced fluorescence lifetime images (FLIM) using time-correlated single photon counting (TCSPC). We achieve this in a nondescanned geometry using a single multimode fiber without significant loss of light, field of view, and most importantly, TCSPC timing fidelity. In addition to showing the ability to separate CARS images from FLIM images using time gating, we also demonstrate composite multimodal epicollected FLIM imaging with fiber-collected F-CARS imaging in live cells.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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