学習適応多光子照明顕微鏡法【JST・京大機械翻訳】

Pinkard, H.; Baghdassarian, H.; Mujal, A.; Roberts, E.; Hu, K. H.; Friedman, D. H.; Malenica, I.; Shagam, T.; Fries, A.; Corbin, K.; Krummel, M. F.; Waller, L.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205299920351 整理番号：22P0244979

学習適応多光子照明顕微鏡法【JST・京大機械翻訳】

Learned adaptive multiphoton illumination microscopy

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (12件)： , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年08月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月15日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

多光子顕微鏡は散乱試料中の深部in vivoイメージングのための強力な技術である。しかし,光損傷を最小にしながら信号を維持するために,深さによる励起パワーの精密で,サンプル依存の増加を必要とする。著者らは,in situで画像化された同一の蛍光ラベルを持つ細胞が,この問題を解決する物理ベースの機械学習モデルを訓練するために使用できることを示した。この訓練を行った後,正しい照明パワーを予測でき,試料形状の関数として,特別な蛍光標識を必要とせずに,試料形状の関数として3D体積の各点で適応的に調整できた。ワクチン接種後のマウスリンパ節における免疫応答のin vivoイメージングにこの技術を用い,イメージング体積は以前に報告されているよりも2~3桁大きかった。抗原特異的T細胞の生理学的に現実的な数の可視化を初めて行い,免疫応答の初期段階における樹状細胞ネットワークの全体的な組織化と運動性の変化を明らかにした。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

生体の顕微鏡観察法 , 光学的測定とその装置一般

, , , ,

前のページに戻る