Label‐free volumetric imaging of conjunctival collecting lymphatics ex vivo by optical coherence tomography lymphangiography
Notice bibliographique
Résumé
We employ optical coherence tomography (OCT) and optical coherence microscopy (OCM) to study conjunctival lymphatics in porcine eyes ex vivo. This study is a precursor to the development of in vivo imaging of the collecting lymphatics for potentially guiding and monitoring glaucoma filtration surgery. OCT scans at 1300 nm and higher-resolution OCM scans at 785 nm reveal the lymphatic vessels via their optical transparency. Equivalent signal characteristics are also observed from blood vessels largely free of blood (and devoid of flow) in the ex vivo conjunctiva. In our lymphangiography, vessel networks were segmented by compensating the depth attenuation in the volumetric OCT/OCM signal, projecting the minimum intensity in two dimensions and thresholding to generate a three-dimensional vessel volume. Vessel segmentation from multiple locations of a range of porcine eyes (n = 21) enables visualization of the vessel networks and indicates the varying spatial distribution of patent lymphatics. Such visualization provides a new tool to investigate conjunctival vessels in tissue ex vivo without need for histological tissue processing and a valuable reference on vessel morphology for the in vivo label-free imaging studies of lymphatics to follow.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».