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Enregistrement W2793837459 · doi:10.1117/12.2288521

Imaging whole mouse brains with a dual resolution serial swept-source optical coherence tomography scanner

2018· article· en· W2793837459 sur OpenAlexaff
Joël Lefebvre, Alexandre Castonguay, Frédéric Lesage

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensMontreal Heart InstitutePolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerOptical coherence tomographyImage resolutionResolution (logic)Computer scienceSample (material)NeuroimagingHigh resolutionAperture (computer memory)Computer visionArtificial intelligenceOpticsRemote sensingPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High resolution imaging of whole rodent brains using serial OCT scanners is a promising method to investigate microstructural changes in tissue related to the evolution of neuropathologies. Although micron to sub-micron sampling resolution can be obtained by using high numerical aperture objectives and dynamic focusing, such an imaging system is not adapted to whole brain imaging. This is due to the large amount of data it generates and the significant computational resources required for reconstructing such volumes. To address this limitation, a dual resolution serial OCT scanner was developed. The optical setup consists in a swept-source OCT made of two sample and reference arms, each arm being coupled with different microscope objectives (3X / 40X). Motorized flip mirrors were used to switch between each OCT arm, thus allowing low and high resolution acquisitions within the same sample. The low resolution OCT volumes acquired with the 3X arm were stitched together, providing a 3D map of the whole mouse brain. This brain can be registered to an OCT brain template to enable neurological structures localization. The high resolution volumes acquired with the 40X arm were also stitched together to create local high resolution 3D maps of the tissue microstructure. The 40X data can be acquired at any arbitrary location in the sample, thus limiting storage-heavy high resolution data to application restricted to specific regions of interest. By providing dual-resolution OCT data, this setup can be used to validate diffusion MRI with tissue microstructure derived metrics measured at any location in ex vivo brains.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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