Combined speckle variance optical coherence tomography and multiphoton microscopy for in vivo chick CAM imaging
Notice bibliographique
Résumé
Combining optical coherence tomography (OCT) and multiphoton microscopy (MPM) can provide multimodal imaging of the microstructure of biological tissues. As a functional extension of conventional OCT, speckle variance OCT (SVOCT) can be applied to image microvasculature to improve the blood vessel visualization. In this paper, a combined SVOCT and MPM system is developed to visualize the chorioallantoic membrane (CAM) of a chick embryo, which contains extensive blood vessel network. Based on the different temporal decorrelation characteristics of the fluid flow and the surrounding stationary structure, SV-OCT enables enhanced contrast of fluid flow from the surrounding structure. As a result, SV-OCT can achieve detailed mapping of the CAM microvasculature at the tissue level. Meanwhile, MPM enables vascular imaging at the cellular level, where two-photon excitation fluorescence (TPEF) images fluorescein dye injected into the blood stream, and second harmonic generation (SHG) visualizes the collagen fiber structures in the vessel wall and the surrounding tissues. Therefore, the combined SV-OCT and MPM system provides complementary information about the microvasculature structures in the chick CAM. The combined system is shown to be a powerful tool for interpreting the microvasculature, by allowing the visualization of the blood vessel network in a relatively large field of view at the tissue level with SV-OCT, and by providing cellular-level information in local regions of interest with MPM.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».