Line-field dynamic optical coherence tomography platform for volumetric assessment of biological tissues
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic optical coherence tomography (dOCT) utilizes time-dependent signal intensity fluctuations to enhance contrast in OCT images and indirectly probe physiological processes in cells. Majority of the dOCT studies published so far are based on acquisition of 2D images (B-scans or C-scans) by utilizing point-scanning Fourier domain (spectral or swept-source) OCT or full-field OCT respectively, primarily due to limitations in the image acquisition rate. Here we introduce a novel, high-speed spectral domain line-field dOCT (SD-LF-dOCT) system and image acquisition protocols designed for fast, volumetric dOCT imaging of biological tissues. The imaging probe is based on an exchangeable afocal lens pair that enables selection of combinations of transverse resolution (from 1.1 µm to 6.4 µm) and FOV (from 250 × 250 µm2 to 1.4 × 1.4 mm2), suitable for different biomedical applications. The system offers axial resolution of ∼ 1.9 µm in biological tissue, assuming an average refractive index of 1.38. Maximum sensitivity of 90.5 dB is achieved for 3.5 mW optical imaging power at the tissue surface and maximum camera acquisition rate of 2,000 fps. Volumetric dOCT images acquired with the SD-LF-dOCT system from plant tissue (cucumber), animal tissue (mouse liver) and human prostate carcinoma spheroids allow for volumetric visualization of the tissues’ cellular and sub-cellular structures and assessment of cellular motility.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».