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Enregistrement W3175746541 · doi:10.1364/ol.426543

F-mode ultraviolet photoacoustic remote sensing for label-free virtual H&E histopathology using a single excitation wavelength

2021· article· en· W3175746541 sur OpenAlexafffund
Pradyumna Kedarisetti, Brendon S. Restall, Nathaniel J. M. Haven, Matthew T. Martell, Brendyn D. Cikaluk, Jean Deschênes, Roger J. Zemp

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOpticsWavelengthExcitationUltravioletMaterials sciencePhotoacoustic imaging in biomedicinePhotoacoustic spectroscopyOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoacoustic remote sensing (PARS) is a novel all-optical imaging modality that allows for non-contact detection of initial photoacoustic pressures. Using 266-nm excitation pulses, ultraviolet PARS (UV-PARS) has previously demonstrated imaging contrast for cell nuclei in histological samples with < 400 n m resolution. In prior PARS-based imaging schemes, the signal amplitude at an interrogation point was determined by the maximum deflection from the DC scattering signal in response to a pulsed excitation. This method, however, does not take into consideration additional information encoded in the frequency domain of the recorded PARS signals. Here, we present a frequency domain technique called F-mode PARS that can be used to generate images with nuclear and cytoplasmic enhanced contrast, enabling label-free virtual hematoxylin-and-eosin-like microscopy, using only a single excitation wavelength. With F-mode processing, we have been able to demonstrate contrast-to-noise ratios of up to 38 dB between cell nuclei and surrounding cytoplasm, which represents up to a 25-dB improvement over previous implementations of UV-PARS systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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