Characterizing refractive index and thickness of biological tissues using combined multiphoton microscopy and optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
We present a noninvasive method for characterizing the refractive index (RI) and thickness distribution in biological tissues using a combined multiphoton microscopy (MPM) and optical coherence tomography (OCT) system. Tissue layers are distinguished by the MPM and OCT images, and the RI and thickness of each layer are determined by analyzing the co-registered MPM and OCT images. The precision of this method is evaluated on four standard samples which are water, air, immersion oil and cover glass. Precision of within ~1% error compared to reference values is obtained. Biological tissue measurement is demonstrated on fish cornea. Three layers are detected, which are identified as the epithelium and stroma I and II of the cornea. The corresponding RI of each layer is measured to be ~1.446-1.448, 1.345-1.372, and 1.392-1.436, respectively. The difference of RI in the three layers correlates with the tissue compositions including cells in epithelium, large collagen fiber bundles in stroma I, and small collagen fibers in stroma II. The combined MPM/OCT technique is shown to be able to distinguish tissue layers through biochemically specific contrasts and measure RI and thickness of tissue layers at different depths.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».