Correlated Multimodal Imaging in Life Sciences: Expanding the Biomedical Horizon
Notice bibliographique
Résumé
The frontiers of bioimaging are currently being pushed towards the integration and correlation of several modalities to tackle biomedical research questions holistically and across multiple scales. Correlated Multimodal Imaging (CMI) gathers information about exactly the same specimen with two or more complementary modalities that – combined – create a composite and complementary view of the sample (including insights into structure, function, dynamics and molecular composition). CMI allows to describe biomedical processes within their overall spatio-temporal context and gain a mechanistic understanding of cells, tissues, diseases or organisms by untangling their molecular mechanisms within their native environment. The two best-established CMI implementations are hardware-fused platforms in (Pre)clinical Imaging (Hybrid Imaging) and Correlated Light and Electron Microscopy (CLEM) in biological imaging. Although the merits of Hybrid Imaging and CLEM are well established, both approaches would benefit from standardization of protocols, ontologies and data handling, and the development of optimized and advanced implementations. Specifically, CMI pipelines that aim at bridging preclinical and biological imaging beyond CLEM and Hybrid Imaging are rare but bear great potential to substantially advance both bioimaging and biomedical research. CMI faces three main challenges for its routine use in biomedical research: (1) Sample handling and preparation procedures that are compatible across modalities without compromising data quality, (2) soft- and hardware solutions to relocate the same region of interest (ROI) after transfer between imaging platforms including fiducial markers, and (3) automated software solutions to correlate complex, multiscale, multimodal and volumetric image data including reconstruction, segmentation and visualization. This review goes beyond preclinical imaging and puts its accessible information into a broader imaging context. We present a comprehensive overview of the field of CMI from PHI to correlative microscopy, highlight requirements for optimization and standardization, present a synopsis of current solutions to challenges of the field and focus on current efforts to bridge the gap between preclinical and biological imaging. The review is line with major European initiatives, such as COMULIS (CA17121), a COST Action to promote and foster Correlated Multimodal Imaging in Life Sciences.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».