Multiscale Image Analysis of Calcium Dynamics in Cardiac Myocytes
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac myocytes are the muscle cells that build up heart tissue and provide the mechanical action to pump blood by synchronously contracting at every heartbeat. Heart muscle contraction is regulated by intracellular calcium concentration which exhibits a complex spatio-temporal dynamical behavior at the molecular, cellular and tissue levels. Details of such dynamical patterns are closely related to the mechanisms responsible for cardiovascular diseases , the single largest cause of death in the developed countries. The emerging field of translational cardiology focuses on the study of how such mechanisms connect and influence each other across spatial and temporal scales, eventually yielding to a certain clinical condition. To study such calcium dynamics in cardiac myocytes, we benefit from the recent advances in the field of experimental cell physiology. Fluorescence microscopy allows us to observe the distribution of calcium in the cell with a spatial resolution below one micron and a frame rate around one millisecond, thus providing a very accurate monitoring of calcium fluxes in the cell. The aim of the thesis summarized in this paper, was to develop image processing computational techniques for extracting quantitative data of physiological relevance from fluorescence confocal microscopy images at different scales. The two main subjects covered in the thesis were image segmentation and classification methods applied to fluorescence microscopy imaging of cardiac myocytes and calcium imaging. These methods were applied to a variety of problems involving different space and time scales, such as the localization of molecular receptors, the detection and characterization of spontaneous calcium-release events, and the propagation of calcium waves across a culture of cardiac cells. The following is a summary of the thesis as a consequence of having been awarded the 7 th Justiniano Casas Award accessit by the Sociedad Espaola de ptica.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».