Chirp modulation stimulated Raman scattering microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Coherent Raman Microscopy (CRM), a nonlinear optical version of Raman microscopy, offers rapid, chemical-specific, label-free imaging. Unfortunately, competing background optical processes limit its sensitivity and contrast in many materials. Existing modulation transfer schemes developed to reduce these are based on well-known concepts in linear signal processing, such as amplitude, polarization or frequency modulation. No existing schemes simultaneously remove all background types in CRM, resulting in sample-dependent sensitivity and contrast. Here we propose and demonstrate a novel CRM modulation scheme, based on rapid modulation of the higher order optical phases of the input beams, which removes all non-Raman background signals: Chirp-Modulation Stimulated Raman Scattering (CM-SRS). The modulation of higher order phases, unimportant in linear optics, is remarkably effective in nonlinear optical spectroscopy and microscopy. We exemplify this concept through a modulation of - exclusively - the relative sign of the quadratic phase (linear chirp) of the input lasers, keeping all other laser parameters fixed. We show that CM-SRS removes all non-Raman backgrounds, even in samples near electronic resonances which can stymie other modulations schemes. Importantly, this technique remains linear in both Raman oscillator strength and concentration, allowing for high sensitivity, quantitative studies. We present applications of CM-SRS to traditionally challenging samples such as plant materials. We also use the high sensitivity and background removal afforded by CM-SRS to demonstrate the monitoring of small molecule pharmacokinetics in single living cells.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».