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Enregistrement W3134412720 · doi:10.1117/12.2578944

Photoacoustic remote sensing 3D H&E histology with fluorescence validation

2021· article· en· W3134412720 sur OpenAlexaff
Brendon S. Restall, Nathaniel J. M. Haven, Matthew T. Martell, Pradyumna Kedarisetti, Brendyn D. Cikaluk, Lashan Peiris, Sveta Silverman, Jean Deschênes, Roger J. Zemp

Notice bibliographique

RevuePhotons Plus Ultrasound: Imaging and Sensing 2021 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroscopyConfocal microscopyConfocalMaterials scienceFluorescence microscopeFluorescenceFluorescence-lifetime imaging microscopyBiomedical engineeringMicroscopeGold standard (test)OpticsMedicinePhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hematoxylin and Eosin (H and E) staining is the gold standard for the majority of histopathological diagnostics but requires lengthy processing times not suitable for point-of-care diagnosis. Here we demonstrate a 266-nm excitation Ultraviolet Photoacoustic Remote Sensing (UV-PARS) and Scattering Microscopy system capable of virtual H and E 3D imaging of tissues in conjunction with with confocal fluorescence microscopy (CFM) for validation in thick tissues. We demonstrate the capabilities of this dual-contrast system for en-face planar and volumetric imaging of human tissue samples exhibiting high concordance with the gold standard of H and E staining procedures as well as confocal fluorescence microscopy. To our knowledge, this is the first near real-time microscopy approach capable of volumetric imaging unstained thick tissues with virtual H and E contrast.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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