Intravital Imaging for Tracking of Angiogenesis and Cellular Events Around Surgical Bone Implants
Notice bibliographique
Résumé
Peri-implant endosseous wound healing involves cascades of cellular and molecular events that lead to the integration of the implant to the recipient bone. Currently, tools are lacking to track peri-implant healing events at high spatiotemporal resolution in vivo. A cranial window chamber model (cranial implant window chamber [CIWC]), which is compatible with confocal and multiphoton intravital microscopic imaging systems, has been developed for spatiotemporal tracking of angiogenesis, and cellular dynamics in the peri-implant wound site. In this study, we describe a step-by-step procedure for implantation of the CIWC in the calvaria of fluorescent reporter mice with endogenously labeled mesenchymal progenitor cells. The specific application of this model to track angiogenesis and cell recruitment around calvarial implants is demonstrated by in vivo images. Moreover, we developed a software platform for image processing and analysis using a MATLAB graphical user interface (GUI) and have used the created GUI for image processing and quantitative analysis of changes in vascular and cellular organization. These new experimental methods allow us to image, and quantify, angiogenesis and perivascular cell dynamics in the endosseous healing compartment. As such, the method is capable of providing a new perspective on, and unique information regarding, healing that occurs around orthopedic and dental implants.
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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 | 0,001 |
| 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 ».