High-fidelity microsecond-scale cellular imaging using two-axis compressed streak imaging fluorescence microscopy.
Notice bibliographique
Résumé
Compressed streak imaging (CSI) is a computational imaging strategy that can acquire video at over 150 trillion frames per second. Despite this achievement, CSI faces challenges in detecting subtle intensity fluctuations in slow-moving, continuously illuminated objects. This limitation, largely attributable to high streak compression and motion blur, has curtailed the broader adoption of CSI in cellular fluorescence microscopy. To address these issues and expand the utility of CSI, we developed a two-axis compressed streak imaging (TACSI) method that results in significant improvements to the reconstructed video fidelity. TACSI introduces a second scanning axis which shuttles a conjugate image of the object with respect to the coded aperture. The moving image decreases the streak compression ratio and produces a "flash and shutter" phenomenon that reduces coded aperture motion blur, overcoming the limitations of current CSI technologies. This approach is supported with an analytical model describing the TACSI compression ratio, along with simulated and empirical measurements. We demonstrate TACSI's ability to measure rapid variations in cell membrane potentials, previously unattainable with conventional CSI. This method has broad implications for high-speed photography, including visualization of action potentials, muscle contractions, and enzymatic reactions that occur on microsecond and faster timescales using fluorescence microscopy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».