Elimination of imaging artifacts in second harmonic generation microscopy using interferometry
Notice bibliographique
Résumé
Conventional second harmonic generation (SHG) microscopy might not clearly reveal the structure of complex samples if the interference between all scatterers in the focal volume results in artefactual patterns. We report here the use of interferometric second harmonic generation (I-SHG) microscopy to efficiently remove these artifacts from SHG images. Interfaces between two regions of opposite polarity are considered because they are known to produce imaging artifacts in muscle for instance. As a model system, such interfaces are first studied in periodically-poled lithium niobate (PPLN), where an artefactual incoherent SH signal is obtained because of irregularities at the interfaces, that overshadow the sought-after coherent contribution. Using I-SHG allows to remove the incoherent part completely without any spatial filtering. Second, I-SHG is also proven to resolve the double-band pattern expected in muscle where standard SHG exhibits in some regions artefactual single-band patterns. In addition to removing the artifacts at the interfaces between antiparallel domains in both structures (PPLN and muscle), I-SHG also increases their visibility by up to a factor of 5. This demonstrates that I-SHG is a powerful technique to image biological samples at enhanced contrast while suppressing artifacts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».