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Enregistrement W2883731840 · doi:10.1109/tbcas.2018.2840831

Superresolution Line Scan Image Sensor for Multimodal Microscopy

2018· article· en· W2883731840 sur OpenAlexafffund
Chengzhi Winston Liu, Arshya Feizi, Navid Sarhangnejad, Glenn Gulak, Roman Genov

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésPixelImage resolutionOpticsImage sensorSub-pixel resolutionMaterials scienceDot pitchMicroscopyImage processingPhysicsArtificial intelligenceComputer scienceDigital image processingImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A low-cost contact scanning microscope is presented which performs optical imaging of millimeter-scale samples with multiple sensory modalities at a spatial resolution better than the pixel size in both x and y dimensions. The 7.5 mm 3.2 mm 0.35 m CMOS image sensor is comprised of 214 scanning lines of 256 pixels, each line horizontally shifted by 300 nm with respect to the adjacent lines. When scanning in the y dimension, this results in a staircase-like staggered-pixels organization with an effective spatial resolution in the x dimension of less than the pixel size, with a theoretical limit of 300 nm, subject to the light diffraction limit and to photodiode size-dependent spatial aliasing. The height of the resulting pixel "staircases" is capped at 2.5 mm by wrapping the 215th row back to the first row, yielding an approximately 2 mm 2.5 mm instantaneous scanning window size. The spatial resolution in the y dimension is set by the sample scanning rate and the frame rate, subject to the same limitations. Integration of multiple scanning lines naturally lends itself to the inclusion of multiple sensory modalities, with five modalities included as an example: High-resolution (up to 300 nm), fluorescence-sensitive, and triple-orientation light polarization-sensitive pixels. The resulting modified scanning pattern is digitized by on-chip column-parallel 2nd order Delta-Sigma ADCs with ENOB of 9.1 and is reconstructed into a full-resolution image in software. Experimental measurements, where contact-scanning is emulated by the sample image moving on an LCD monitor and projected through a lens, support the validity of the presented concept.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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