Imaging whole mouse brains with a dual resolution serial swept-source optical coherence tomography scanner
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».