Label-free multimodal imaging with simultaneous two-photon and three-photon microscopy and kernel-based nonlinear scaling denoising
Notice bibliographique
Résumé
We report on a compact multimodal imaging system that can acquire two-photon microscopy (2PM) and three-photon microscopy (3PM) images simultaneously. With dual excitation wavelengths, multiple contrasts including two-photon-excitation-fluorescence (2PEF), second harmonic generation (SHG), and third harmonic generation (THG) are acquired simultaneously from cells, collagen fibers, and interfaces, all label-free. Challenges related to the excitation by two wavelengths and the effective separation of 2PM and 3PM signals are discussed and addressed. The data processing challenge where multiple contrasts can have significantly varying signal levels is also addressed. A kernel-based nonlinear scaling (KNS) denoising method is introduced to reduce noise from ultra-low signal images and generate high-quality multimodal images. Simultaneous 2PM and 3PM imaging is demonstrated on various tissue samples. The simultaneous acquisition speeds up the imaging process and minimizes the commonly encountered problem of motion artifacts and mechanical drift in sequential acquisition. Multimodal imaging with simultaneous 2PM and 3PM will have great potential for label-free in-vivo imaging of biological tissues.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».