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Enregistrement W4388743595 · doi:10.54254/2753-8818/12/20230434

Seeing cells without a lens: Compact 3D digital lensless holographic microscopy for wide-field imaging

2023· article· en· W4388743595 sur OpenAlexaff
Thomas Zhirui Yang, Yumin Wu

Notice bibliographique

RevueTheoretical and Natural Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueDigital Holography and Microscopy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHolographyMicroscopeLens (geology)Digital holographic microscopyOpticsMicroscopyComputer scienceDigital holographyResolution (logic)Depth of fieldOptical microscopeComputer visionArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical microscopy is an essential tool for biomedical discoveries and cell diagnosis at micro- to nano-scales. However, conventional microscopes rely on lenses to record 2-D images of samples, which limits in-depth inspection of large volumes of cells. This research project implements a novel 3-D lensless microscopic imaging system that achieves a wide field of view, high resolution, and an extremely compact, cost-effective design: the Digital Lensless Holographic Microscope (DLHM).A lensless holographic microscope is built with only a light source, a sample, and an imaging chip (with other non-essential supporting structures). The entire setup costs $500 to $600. A series of MATLAB-based algorithms were designed to reconstruct phase information of samples simultaneously from the recorded hologram with built-in high-resolution and phase unwrapping functions. This produces 3-D images of cell samples. The 3-D cell reconstruction of biological samples maintained a comparable resolution with conventional optical microscopes while covering a field of view of 36.2 mm2, which is 20-30 times larger. While most microscopes are extremely time-consuming and require professional expertise, the lensless holographic microscope is portable, low-cost, high-stability, and extremely simple. This makes it accessible for point-of-care testing (POCT) to a broader coverage, including developing regions with limited medical facilities.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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