MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1002/smtd.202300172

Медицинская библиотека · Small methods · 2023

Enhancing Total Optical Throughput of Microscopy with Deep Learning for Intravital Observation.

Chen Runze, Peng Shiyi, Zhu Liang, Meng Jia, Fan Xiaoxiao, Feng Zhe, Zhang Hequn, Qian Jun

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The significance of performing large-depth dynamic microscopic imaging in vivo for life science research cannot be overstated. However, the optical throughput of the microscope limits the available information per unit of time, i.e., it is difficult to obtain both high spatial and temporal resolution at once. Here, a method is proposed to construct a kind of intravital microscopy with high optical throughput, by making near-infrared-II (NIR-II, 900-1880 nm) wide-field fluorescence microscopy learn from two-photon fluorescence microscopy based on a scale-recurrent network. Using this upgraded NIR-II fluorescence microscope, vessels in the opaque brain of a rodent are reconstructed three-dimensionally. Five-fold axial and thirteen-fold lateral resolution improvements are achieved without sacrificing temporal resolution and light utilization. Also, tiny cerebral vessel dilatations in early acute respiratory failure mice are observed, with this high optical throughput NIR-II microscope at an imaging speed of 30 fps.

Для цитирования: Chen Runze, Peng Shiyi, Zhu Liang, Meng Jia, Fan Xiaoxiao, Feng Zhe, Zhang Hequn, Qian Jun. Enhancing Total Optical Throughput of Microscopy with Deep Learning for Intravital Observation.. Small methods. 2023. DOI: 10.1002/smtd.202300172.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.