Zusammenfassung Ereigniskameras, die asynchron lokale Helligkeitsänderungen mit sub-Millisekunden-Präzision erfassen, bieten eine hohe zeitliche Auflösung, einen großen Dynamikbereich und einen effizienten Datendurchsatz. Während diese Vorteile Fortschritte in der dynamischen Vision und Bewegungsanalyse vorangetrieben haben, bleibt ihre Anwendung in der funktionalen biologischen Bildgebung untererforscht. Hier präsentieren wir ein umfassendes ereignisbasiertes Bildgebungsframework, das die quantitative optische Charakterisierung von Ereigniskameras, multimodale in vivo-Bildgebung einschließlich kortikalem Blutfluss und neuronaler Kalziumdynamik sowie einen neuartigen selbstüberwachten Rekonstruktionsalgorithmus, die Implizite Neuronale Faktorisierung (INF), umfasst, der spärliche Ereignisströme in kontinuierliche Aktivitätssignale umwandelt. Dieses Framework eröffnet neue Möglichkeiten für hochauflösende, dateneffiziente funktionale Bildgebung in der Biologie.
Yoon et al. (Mittwoch,) haben diese Frage untersucht.
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