Automated Filtering of Intrinsic Movement Artifacts during Two-Photon Intravital Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
In vivo imaging using two-photon microscopy is an essential tool to explore the dynamic of physiological events deep within biological tissues for short or extended periods of time. The new capabilities offered by this technology (e.g. high tissue penetrance, low toxicity) have opened a whole new era of investigations in modern biomedical research. However, the potential of using this promising technique in tissues of living animals is greatly limited by the intrinsic irregular movements that are caused by cardiac and respiratory cycles and muscular and vascular tone. Here, we show real-time imaging of the brain, spinal cord, sciatic nerve and myenteric plexus of living mice using a new automated program, named Intravital_Microscopy_Toolbox, that removes frames corrupted with motion artifacts from time-lapse videos. Our approach involves generating a dissimilarity score against precalculated reference frames in a specific reference channel, thus allowing the gating of distorted, out-of-focus or translated frames. Since the algorithm detects the uneven peaks of image distortion caused by irregular animal movements, the macro allows a fast and efficient filtering of the image sequence. In addition, extra features have been implemented in the macro, such as XY registration, channel subtraction, extended field of view with maximum intensity projection, noise reduction with average intensity projections, and automated timestamp and scale bar overlay. Thus, the Intravital_Microscopy_Toolbox macro for ImageJ provides convenient tools for biologists who are performing in vivo two-photon imaging in tissues prone to motion artifacts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».