The use of speckle decorrelation OCT to detect nanobubbles in cell pellet aggregates
Notice bibliographique
Résumé
Nanobubbles (NBs) have demonstrable potential for ultrasound imaging and therapeutic applications. Recent studies have even shown their capacity for cellular internalization, which has important implications for their in-vivo stability and bioaccumulation. Traditional methods for observing NBs often involve fluorescence labelling, which can influence NB behaviour. Moreover, these methods are unsuitable for detecting intact (acoustically active) NBs within a cellular environment. This study introduces a label-free approach employing optical coherence tomography (OCT) to investigate the temporal variations in speckle intensity of the OCT backscatter signal of cells interacting with NBs. The temporal variations in the signal intensity of cell aggregates result from the motion of subcellular scatterers within the cellular environment. In this work, we investigate whether internalized NBs modify the temporal variations in the signal intensity. For our experimental imaging set-up, we used a Thorlabs MEMS-VCSEL Swept Source OCT system with a central wavelength of 1300 nm to acquire M-Mode and B-Mode acquisitions. PC3 prostate cancer cells and in-house lipid-shelled NBs were used. The sensitivity of the speckle decorrelation technique was tested on our system using an intensity autocorrelation function on polystyrene microspheres and diluted NBs. Our study demonstrates that speckle decorrelation OCT can effectively detect NBs within a compact cell pellet under specific conditions and was verified using contrast-enhanced ultrasound. This approach provides an additional optical method for NB detection within cellular environments and holds the potential for broader applications in detecting NBs in in-vivo applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».