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Enregistrement W2150168975 · doi:10.1364/oe.19.004357

Blood cell assisted in vivo Particle Image Velocimetry using the confocal laser scanning microscope

2011· article· en· W2150168975 sur OpenAlexaff
Sung Min Choi, Wi-Han Kim, Daniel Côté, Cheolwoo Park, Ho Lee

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDigital Holography and Microscopy
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfocalConfocal microscopyMicroscopeParticle image velocimetryVelocimetryParticle tracking velocimetryOpticsMaterials scienceMicroscopyIn vivoBiomedical engineeringBlood flowCapillary actionPhysicsBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrated the feasibility of blood cell assisted in vivo Particle Image Velocimetry using confocal microscopy. Blood flow of skin vessel in a mouse was non-invasively imaged in vivo using a confocal microscopy. The video-rate confocal microscope was used to monitor the motion of the blood cells in the capillary of a live mouse ear. The home-built confocal laser scanning microscopy allowed us to take images at the acquisition rate of 30 frames per second. The individual blood cells could be distinguished from other cells and the trajectory of the each cell could be followed in the sequential images. The acquired confocal images were used to get the velocity profile of the in vivo blood flow in conjunction with the Particle Image Velocimetry (PIV), without injecting any exogenous nano/micro particles into the mouse. We were able to measure the blood velocity up to a few hundreds µm/sec for various vessels in a live mouse. Because there is no need for the injection of the exogenous tracing particles, it is expected that we could apply the current technology to the study of human capillary blood stream.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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