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Enregistrement W3011928300 · doi:10.1038/s41467-022-29038-5

Measuring mechanical anisotropy of the cornea with Brillouin microscopy

2022· article· en· W3011928300 sur OpenAlexaff
Amira M. Eltony, Peng Shao, Seok Hyun Yun

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Eye InstituteU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésCorneaMicroscopyAnisotropyBrillouin zoneBrillouin SpectroscopyMaterials scienceKeratoconusOpticsNanotechnologyBrillouin scatteringPhysicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Load-bearing tissues are typically fortified by networks of protein fibers, often with preferential orientations. This fiber structure imparts the tissues with direction-dependent mechanical properties optimized to support specific external loads. To accurately model and predict tissues' mechanical response, it is essential to characterize the anisotropy on a microstructural scale. Previously, it has been difficult to measure the mechanical properties of intact tissues noninvasively. Here, we use Brillouin optical microscopy to visualize and quantify the anisotropic mechanical properties of corneal tissues at different length scales. We derive the stiffness tensor for a lamellar network of collagen fibrils and use angle-resolved Brillouin measurements to determine the longitudinal stiffness coefficients (longitudinal moduli) describing the ex vivo porcine cornea as a transverse isotropic material. Lastly, we observe significant mechanical anisotropy of the human cornea in vivo, highlighting the potential for clinical applications of off-axis Brillouin microscopy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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