Multifocal optical coherence tomography of the mouse eye to image the vitreoretinal vasculature in full depth
Notice bibliographique
Résumé
Significance: optical coherence tomography (OCT) of the mouse vitreoretinal vasculature in full depth is technically challenging. Conventional OCT techniques employ axial confocal gating, which induces signal drop-off and limits spatial resolution outside the Rayleigh range. Aim: Our aim is to develop a multifocal OCT imaging approach using a tunable lens and a registration method that allows the generation of a composite image of the vitreoretinal vasculature while preserving high and uniform lateral spatial resolution, signal intensity, and image contrast in full depth. Approach: A calibration target was developed to characterize the multifocal optical system and quantify the signal intensity, contrast, and resolution. These optical specifications were used to image mice at postnatal day 14. Intra- and inter-volume registration methods were necessary to correct for motion and generate a composite image from single-focus images using weighted averaging. Results: ). In animals, signal intensity and contrast were 10 to 15 dB higher in the composite compared with single-focus images and highest in the hyaloid vasculature. Conclusions: This technique is promising in studying the mouse vitreoretinal vasculature during eye development and disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».