Non-labeled lensless micro-endoscopic approach for cellular imaging through highly scattering media
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We describe an imaging approach based on an optical setup made up of a miniature, lensless, minimally invasive endoscope scanning a sample and matching post processing techniques that enable enhanced imaging capabilities. The two main scopes of this article are that this approach enables imaging beyond highly scattering medium and increases the resolution and signal to noise levels reaching single cell imaging. Our approach has more advantages over ordinary endoscope setups and other imaging techniques. It is not mechanically limited by a lens, the stable but flexible fiber can acquire images over long time periods (unlike current imaging methods such as OCT etc.), and the imaging can be obtained at a certain working distance above the surface, without interference to the imaged object. Fast overlapping scans enlarge the region of interest, enhance signal to noise levels and can also accommodate post-processing, super-resolution algorithms. Here we present that due to the setup properties, the overlapping scans also lead to dramatic enhancement of non-scattered signal to scattered noise. This enables imaging through highly scattering medium. We discuss results obtained from in vitro investigation of weak signals of ARPE cells, rat retina, and scattered signals from polydimethylsiloxane (PDMS) microchannels filled with hemoglobin and covered by intralipids consequently mimicking blood capillaries and the epidermis of human skin. The development of minimally invasive procedures and methodologies for imaging through scattering medium such as tissues can vastly enhance biomedical diagnostic capabilities for imaging internal organs. We thereby propose that our method may be used for such tasks in vivo.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle