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Enregistrement W4377288532 · doi:10.1364/boe.491538

High-resolution multi-z confocal microscopy with a diffractive optical element

2023· article· en· W4377288532 sur OpenAlexaff
Bingying Zhao, Minoru Koyama, Jérôme Mertz

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésMicroscopeConfocalConfocal microscopyMicroscopyOpticsFluorescence microscopeMaterials scienceResolution (logic)Optical microscopeImage resolutionSuper-resolution microscopyOptical sectioningLight sheet fluorescence microscopyScanning confocal electron microscopyComputer sciencePhysicsFluorescenceArtificial intelligenceScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been recent interest in the development of fluorescence microscopes that provide high-speed volumetric imaging for life-science applications. For example, multi-z confocal microscopy enables simultaneous optically-sectioned imaging at multiple depths over relatively large fields of view. However, to date, multi-z microscopy has been hampered by limited spatial resolution owing to its initial design. Here we present a variant of multi-z microscopy that recovers the full spatial resolution of a conventional confocal microscope while retaining the simplicity and ease of use of our initial design. By introducing a diffractive optical element in the illumination path of our microscope, we engineer the excitation beam into multiple tightly focused spots that are conjugated to axially distributed confocal pinholes. We discuss the performance of this multi-z microscope in terms of resolution and detectability and demonstrate its versatility by performing in-vivo imaging of beating cardiomyocytes in engineered heart tissues and neuronal activity in c. elegans and zebrafish brains.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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