Fast volumetric imaging with line-scan confocal microscopy by electrically tunable lens at resonant frequency
Notice bibliographique
Résumé
In microscopic imaging of biological tissues, particularly real-time visualization of neuronal activities, rapid acquisition of volumetric images poses a prominent challenge. Typically, two-dimensional (2D) microscopy can be devised into an imaging system with 3D capability using any varifocal lens. Despite the conceptual simplicity, such an upgrade yet requires additional, complicated device components and usually suffers from a reduced acquisition rate, which is critical to properly document rapid neurophysiological dynamics. In this study, we implemented an electrically tunable lens (ETL) in the line-scan confocal microscopy (LSCM), enabling the volumetric acquisition at the rate of 20 frames per second with a maximum volume of interest of 315 × 315 × 80 µm3. The axial extent of point-spread-function (PSF) was 17.6 ± 1.6 µm and 90.4 ± 2.1 µm with the ETL operating in either stationary or resonant mode, respectively, revealing significant depth axial penetration by the resonant mode ETL microscopy. We further demonstrated the utilities of the ETL system by volume imaging of both cleared mouse brain ex vivo samples and in vivo brains. The current study showed a successful application of resonant ETL for constructing a high-performance 3D axially scanning LSCM (asLSCM) system. Such advances in rapid volumetric imaging would significantly enhance our understanding of various dynamic biological processes.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».