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Enregistrement W2612885984 · doi:10.1101/125815

A versatile compressed sensing scheme for faster and less phototoxic 3D fluorescence microscopy

2017· preprint· en· W2612885984 sur OpenAlexaff
Maxime Woringer, Xavier Darzacq, Christophe Zimmer, Mustafa Mir

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthÉcole Normale SupérieureCalifornia Institute of Regenerative Medicine
Mots-clésMicroscopyFluorescence microscopeMicroscopeLight sheet fluorescence microscopyOpticsFluorescenceOptical microscopeMaterials scienceCompressed sensingFluorescence-lifetime imaging microscopyComputer sciencePhysicsArtificial intelligenceScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Three-dimensional fluorescence microscopy based on Nyquist sampling of focal planes faces harsh trade-offs between acquisition time, light exposure, and signal-to-noise. We propose a 3D compressed sensing approach that uses temporal modulation of the excitation intensity during axial stage sweeping and can be adapted to fluorescence microscopes without hardware modification. We describe implementations on a lattice light sheet microscope and an epifluorescence microscope, and show that images of beads and biological samples can be reconstructed with a 5-10 fold reduction of light exposure and acquisition time. Our scheme opens a new door towards faster and less damaging 3D fluorescence microscopy. OCIS codes: (110.1758) Computational imaging; (170.2520) Fluorescence microscopy; (170.6900) Three-dimensional microscopy.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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