F-mode ultraviolet photoacoustic remote sensing for label-free virtual H&E histopathology using a single excitation wavelength
Notice bibliographique
Résumé
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 <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mo><</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mml:mn>400</mml:mn> <mml:mspace width="thinmathspace"/> <mml:mspace width="thinmathspace"/> <mml:mi mathvariant="normal">n</mml:mi> <mml:mi mathvariant="normal">m</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».