Motion-tolerant 3D volumetric multimodality microscopy imaging of human skin with subcellular resolution and extended field-of-view
Notice bibliographique
Résumé
The skin, the body's largest organ, has a heterogeneous structure with various cell types and tissue layers. In vivo noninvasive 3D volumetric imaging with multi-contrast, high resolution, a large field-of-view (FOV), and no-motion artifacts is crucial for studying skin biology and diagnosing/evaluating diseases. Traditionally high-resolution in vivo skin microscopy methods capture images in the en-face (xy) plane parallel to the skin surface but are affected by involuntary motion, particularly during large-area volumetric data acquisition using xy-z mosaicking. In this work, we developed an xz-y imaging method that acquires images in the vertical (xz) plane and extends the FOV by moving the skin laterally along the y-direction. This approach is conceived based on our observation that involuntary skin movements are mostly along the vertical direction. Combined with a unique motion correction method, it enables 3D image reconstruction with subcellular resolution and an extended FOV close to a centimeter (8 mm). A multimodality microscopy system using this method provides simultaneous reflectance confocal, two-photon excited fluorescence, and second harmonic generation imaging, enabling multi-contrast capabilities. Using this system, we captured histology-like features of normal skin, vitiligo, and melanoma, demonstrating its potential for in vivo skin biology studies, clinical diagnosis, treatment planning and monitoring.
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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 ».