Sensorless adaptive optics optical coherence tomography for two photon excited fluorescence mouse retinal imaging
Notice bibliographique
Résumé
Two-Photon Excited Fluorescence (TPEF) is a common modality for volumetric imaging within a biological sample. The molecule-specific contrast of TPEF imaging of the retina enables novel in vivo studies of disease and retina physiology. Furthermore, retinal studies can be aided by imaging the relevant cells, which can be fluorescently labelled with fluorophores such as GFP. The multiphoton absorption suppresses the out-of-focus background signal and improves with the axial sectioning without a confocal aperture in the optical detection path. Imaging the retina with near infrared (NIR) light is ideal since the retina contain visual pigments that are sensitive to visible wavelengths and NIR light has less scattering within biological tissue than shorter wavelengths. However, high pulse energy is required to generate the TPEF, yet minimizing the incident exposure energy is required for non-invasive imaging. TPEF signal intensity increases quartically with the spot size, which leads to high sensitivity to aberrations that distribute the energy deposition of the focused light1. For retinal imaging, decreasing the spot size requires the imaging beam to fill a larger area of the eye, which corresponds to an increase in the aberration amplitudes and often results in low TPEF. Recent research has demonstrated improvements to the TPEF signal for retinal imaging using AO for aberrations correction2,3,4.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».