Optimizing large organ scale micro computed tomography imaging in pig and human hearts using a novel air-drying technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Underlying electrical propagation in the heart and potentially fatal arrhythmia is the cardiac microstructure. Despite the critical role of muscle architecture, a non-destructive approach to examine not only myocyte orientation, but cellular arrangement in to laminar organization is lacking in hearts from translational animal models and humans. X-ray micro computed tomography using contrast enhancing agents achieves three-dimensional images at near-histological resolutions. However, imaging large mammalian hearts presents challenges including X-ray over-attenuation and loss of image contrast. The goal of this study was to rethink tissue pre-treatment to optimize, and benefit from micro computed tomography imaging resolution in large tissues. Whole pig and human hearts were dehydrated and perfused with a tissue reinforcing agent, hexamethyldisilazane, and slowly air-dried. Heart morphology was conserved and temporally stable. This enabled direct air-mounting for micro computed tomography imaging. Moreover, the desiccated tissue density was significantly reduced compared to the initial hydrated state (P=0.04). Three-dimensional image reconstructions of air-dried hearts segmented using a single intensity threshold revealed detailed microstructural architecture of myolaminae. Conversely, one-step segmentation of hearts loaded with contrast agents poorly estimated the gross anatomical morphology of the heart and lacked identification of tissue microarchitecture. Air-drying large mammalian hearts optimizes X-ray imaging of cardiac microstructure.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».