Characterization of human trabecular bone across multiple length scales using a correlative approach combining X-ray tomography with LaserFIB and plasma FIB-SEM
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional correlative multimodal and multiscale imaging is an emerging method for investigating the complex hierarchical structure of biological materials such as bone. This approach synthesizes images acquired across multiple length scales, for the same region of interest, to provide a comprehensive view of the material structure of a sample. Here, we develop a workflow for the structural analysis of human trabecular bone using a femtosecond laser to produce a precise grid to facilitate correlation between imaging modalities and identification of structures of interest, in this case, a single trabecula within a volume of trabecular bone. Through such image registration, high resolution X-ray microscopy imaging revealed fine architectural details, including the cement sheath and bone cell lacunae of the selected bone trabecula. The selected bone volume was exposed with a combination of manual polishing and site-specific femtosecond laser ablation and then examined with plasma focused ion beam-scanning electron microscopy. This reliable and versatile correlation approach has the potential to be applied to a variety of biological tissues and traditional engineered materials. The proposed workflow has the enhanced capability for generating highly resolved and broadly contextualized structural data for a better understanding of the architectural features of a material spanning its macroscopic to nanoscopic levels.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».