Wide-Field Functional Microscopy of Peripheral Nerve Injury and Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Severe peripheral nerve injuries often result in partial repair and lifelong disabilities in patients. New surgical techniques and better graft tissues are being studied to accelerate regeneration and improve functional recovery. Currently, limited tools are available to provide in vivo monitoring of changes in nerve physiology such as myelination and vascularization, and this has impeded the development of new therapeutic options. We have developed a wide-field and label-free functional microscopy platform based on angiographic and vectorial birefringence methods in optical coherence tomography (OCT). By incorporating the directionality of the birefringence, which was neglected in the previously reported polarization-sensitive OCT techniques for nerve imaging, vectorial birefringence contrast reveals internal nerve microanatomy and allows for quantification of local myelination with superior sensitivity. Advanced OCT angiography is applied in parallel to image the three-dimensional vascular networks within the nerve over wide-fields. Furthermore, by combining vectorial birefringence and angiography, intraneural vessels can be discriminated from those of the surrounding tissues. The technique is used to provide longitudinal imaging of myelination and revascularization in the rodent sciatic nerve model, i.e. imaged at certain sequential time-points during regeneration. The animals were exposed to either crush or transection injuries, and in the case of transection, were repaired using an autologous nerve graft or acellular nerve allograft. Such label-free functional imaging by the platform can provide new insights into the mechanisms that limit regeneration and functional recovery, and may ultimately provide intraoperative assessment in human subjects.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».