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Enregistrement W4391578869 · doi:10.1117/1.nph.11.s1.s11503

Photonic neural probe enabled microendoscopes for light-sheet light-field computational fluorescence brain imaging

2024· article· en· W4391578869 sur OpenAlexaff
Peisheng Ding, Hannes Wahn, Fu‐Der Chen, Jianfeng Li, Xin Mu, Andrei Stalmashonak, Xianshu Luo, Guo‐Qiang Lo, Joyce K. S. Poon, Wesley D. Sacher

Notice bibliographique

RevueNeurophotonics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésLight sheet fluorescence microscopyFluorescence-lifetime imaging microscopyMaterials scienceFluorescenceOpticsMicroscopyLight fieldOptical fiberFluorescence microscopeBright-field microscopyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SignificanceLight-sheet fluorescence microscopy is widely used for high-speed, high-contrast, volumetric imaging. Application of this technique to in vivo brain imaging in non-transparent organisms has been limited by the geometric constraints of conventional light-sheet microscopes, which require orthogonal fluorescence excitation and collection objectives. We have recently demonstrated implantable photonic neural probes that emit addressable light sheets at depth in brain tissue, miniaturizing the excitation optics. Here, we propose a microendoscope consisting of a light-sheet neural probe packaged together with miniaturized fluorescence collection optics based on an image fiber bundle for lensless, light-field, computational fluorescence imaging.AimFoundry-fabricated, silicon-based, light-sheet neural probes can be packaged together with commercially available image fiber bundles to form microendoscopes for light-sheet light-field fluorescence imaging at depth in brain tissue.ApproachPrototype microendoscopes were developed using light-sheet neural probes with five addressable sheets and image fiber bundles. Fluorescence imaging with the microendoscopes was tested with fluorescent beads suspended in agarose and fixed mouse brain tissue.ResultsVolumetric light-sheet light-field fluorescence imaging was demonstrated using the microendoscopes. Increased imaging depth and enhanced reconstruction accuracy were observed relative to epi-illumination light-field imaging using only a fiber bundle.ConclusionsOur work offers a solution toward volumetric fluorescence imaging of brain tissue with a compact size and high contrast. The proof-of-concept demonstrations herein illustrate the operating principles and methods of the imaging approach, providing a foundation for future investigations of photonic neural probe enabled microendoscopes for deep-brain fluorescence imaging in vivo.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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