Perceptual hashing-based movement compensation applied to in vivo two-photon microscopy
Bibliographic record
Abstract
Le mouvement animal, présent lors d’expériences in vivo effectuées à l’aide de microscopie à effet deux photons, nuit à l’observation de phénomènes biologiques et à l’analyse subséquente des flux vidéos acquis. Ceci s’explique entre autres par le fait que, dû au sectionnement optique, tout déplacement dans l’axe z (perpendiculaire au plan d’imagerie) modifie drastiquement l’image et ne permet qu’une observation instable de l’échantillon examiné. En appliquant une fonction de hachage aux images acquises, nous produisons des vecteurs décrivant les qualités perceptuelles de ces images ; ces vecteurs peuvent alors servir à comparer les images une à une, en temps réel. Ces comparaisons nous permettent de réunir les images en groupes correspondant à des plans z distincts. Ainsi, du processus de hachage, de comparaison et de groupage d’images résulte une méthode logicielle de compensation de mouvement en temps réel qui peut être utilisée dans le cadre d’expériences biologiques en laboratoire.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".