Reviewing photon absorption remote sensing (PARS): an emerging approach for label-free absorption microscopy across biological scales
Notice bibliographique
Résumé
Label-free optical absorption microscopy techniques have evolved as effective tools for non-invasive chemical-specific structural and functional imaging. Yet most label-free microscopy modalities target only a fraction of the contrast afforded by optical absorption interactions. This work reviews an emerging optical absorption microscopy technique, photon absorption remote sensing (PARS), which simultaneously captures the dominant light–matter interactions occurring as pulsed light is absorbed by a specimen. In PARS, scattering, attenuation, and radiative and non-radiative relaxation processes are collected during each optical absorption event. This provides a comprehensive representation of the absorption interaction, enabling unique measurements presented as the total absorption and the quantum efficiency ratio. Through these measurements, PARS bridges many specific challenges associated with label-free imaging, recovering a wider range of biomolecules than independent radiative or non-radiative modalities. To show the versatility of PARS, a range of biological specimens is imaged, from single cells to in vivo living subjects. These examples of label-free histopathological imaging and vascular imaging illustrate fields where PARS may have profound impacts. Overall, PARS may provide comprehensive and otherwise inaccessible, label-free visualizations in biological specimens, representing a new source of data to develop AI and machine learning methods for diagnostics and visualization.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».