Super resolution measurement of collagen fibers in biological samples: Validation of a commercial solution for multiphoton microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Multiphoton microscopy is a powerful, non-invasive technique to image biological specimens. One current limitation of multiphoton microscopy is resolution as many of the biological molecules and structures investigated by research groups are similar in size or smaller than the diffraction limit. To date, the combination of multiphoton and super-resolution imaging has proved technically challenging for biology focused laboratories to implement. Here we validate that the commercial super-resolution Airyscan detector from ZEISS, which is based on image scanning microscopy, can be integrated under warranty with a pulsed multi-photon laser to enable multiphoton microscopy with super-resolution. We demonstrate its biological application in two different imaging modalities, second harmonic generation (SHG) and two-photon excited fluorescence (TPEF), to measure the fibre thicknesses of collagen and elastin molecules surpassing the diffraction limit by a factor of 1.7±0.3x and 1.4±0.3x respectively, in human heart and lung tissues, and 3-dimensional in vitro models. We show that enhanced resolution and signal-to-noise of SHG using the Airyscan compared to traditional GaAs detectors allows for automated and precise measurement of collagen fibres using texture analysis in biological tissues.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».