Mapping of the functional microcirculation in vital organs using contrast-enhanced in vivo video microscopy
Notice bibliographique
Résumé
A functional microcirculation is vital to the survival of mammalian tissues. In vivo video microscopy is often used in animal models to assess microvascular function, providing real-time observation of blood flow in normal and diseased tissues. To extend the capabilities of in vivo video microscopy, we have developed a contrast-enhanced system with postprocessing video analysis tools that permit quantitative assessment of microvascular geometry and function in vital organs and tissues. FITC-labeled dextran (250 kDa) was injected intravenously into anesthetized mice to provide intravascular fluorescence contrast with darker red blood cell (RBC) motion. Digitized video images of microcirculation in a variety of internal organs (e.g., lung, liver, ovary, and kidney) were processed using computer-based motion correction to remove background respiratory and cardiac movement. Stabilized videos were analyzed to generate a series of functional images revealing microhemodynamic parameters, such as plasma perfusion, RBC perfusion, and RBC supply rate. Fluorescence contrast revealed characteristic microvascular arrangements within different organs, and images generated from video sequences of liver metastases showed a marked reduction in the proportion of tumor vessels that were functional. Analysis of processed video sequences showed large reductions in vessel volume, length, and branch-point density, with a near doubling in vessel segment length. This study demonstrates that postprocessing of fluorescence contrast video sequences of the microcirculation can provide quantitative images useful for studies in a wide range of model systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».