Investigating the Performances of Wide-Field Raman Microscopy with Stochastic Optical Reconstruction Post-Processing
Notice bibliographique
Résumé
Super-resolution fluorescence microscopy based on localization algorithms has tremendously impacted the field of imaging by improving the spatial resolution of optical measurements with specific blinking fluorophores and concomitant reduction of acquisition time. In vibrational spectroscopy and imaging, various methods have been developed to surpass the diffraction limit including near-field scattering methods, such as in tip-enhanced Raman and infrared spectroscopies. Although these scanning-probe techniques can provide exquisite spatial resolution, they often require long acquisition times and tedious fabrication of nano-scale scanning probes. Herein, stochastic optical reconstruction microscopy (STORM) protocol is applied on Raman measurements acquired using a wide-field home-built microscopy setup. We explore how the fluctuations of the Raman signal acquired over a series of time-lapse images at specific spectral ranges can be exploited with STORM processing, possibly revealing details with improved spatial resolution, under lower irradiance and with faster acquisition speed that cannot be achieved in point scanning mode over the same field of view. Samples studied here include patterned silicon, polystyrene microspheres on a silicon wafer, and graphene on a silicon/silicon dioxide substrate. The outcome presents an effective way to collect Raman images at selected spectral ranges with spatial resolutions of ∼200 nm over a large field of view under 532 nm excitation together with an acquisition speed improved by two orders of magnitude and under a significantly reduced irradiance compared to confocal laser scanning acquisition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».