In vivo noninvasive visualization of retinal perfusion dysfunction in murine cerebral malaria by camera‐phone laser speckle imaging
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral malaria (CM) is a severe complication of Plasmodium falciparum infection associated with impaired cerebral blood flow. Visualization of the eye vasculature, which is embryologically derived from that of the brain, is used clinically to diagnose the syndrome. Here, we introduce camera-phone laser speckle imaging as a new tool for in vivo, noncontact two-dimensional mapping of blood flow dynamics in the experimental cerebral malaria (ECM) murine model of Plasmodium berghei ANKA. In a longitudinal study, we show that the camera-phone imager can detect an overall decrease in the retinal blood-flow-speed (BFS) as ECM develops in P. berghei ANKA infected mice, with no similar change observed in uninfected control mice or mice infected with a non-ECM inducing strain (P. berghei NK65). Furthermore, by analyzing relative alterations in the BFS of individual retinal vessels during the progression of ECM, we illustrate the strength of our imager in identifying different BFS-change heterogeneities in the retinas of ECM and uninfected mice. The technique creates new possibilities for objective investigations into the diagnosis and pathogenesis of CM noninvasively through the eye. The camera-phone laser speckle imager along with measured spatial blood perfusion maps of the retina of a mouse infected with P. berghei ANKA-a fatal ECM model-on different days during the progression of the infection (top, day 3 after infection; middle, day 5 after infection; and bottom, day 7 after infection).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».