Temporal speckle-averaging of optical coherence tomography volumes for in-vivo cellular resolution neuronal and vascular retinal imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It has been recently demonstrated that structures corresponding to the cell bodies of highly transparent cells in the retinal ganglion cell layer could be visualized noninvasively in the living human eye by optical coherence tomography (OCT) via temporal averaging. Inspired by this development, we explored the application of volumetric temporal averaging in mice, which are important models for studying human retinal diseases and therapeutic interventions. A general framework of temporal speckle-averaging (TSA) of OCT and optical coherence tomography angiography (OCTA) is presented and applied to mouse retinal volumetric data. Based on the image analysis, the eyes of mice under anesthesia exhibit only minor motions, corresponding to lateral displacements of a few micrometers and rotations of a fraction of 1 deg. Moreover, due to reduced eye movements under anesthesia, there is a negligible amount of motion artifacts within the volumes that need to be corrected to achieve volume coregistration. In addition, the relatively good optical quality of the mouse ocular media allows for cellular-resolution imaging without adaptive optics (AO), greatly simplifying the experimental system, making the proposed framework feasible for large studies. The TSA OCT and TSA OCTA results provide rich information about new structures previously not visualized in living mice with non-AO-OCT. The mechanism of TSA relies on improving signal-to-noise ratio as well as efficient suppression of speckle contrast due to temporal decorrelation of the speckle patterns, enabling full utilization of the high volumetric resolution offered by OCT and OCTA.
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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 découle