Mueller matrices can be used as a powerful tool to probe qualitatively the microstructures of biological tissues. Certain transformation processes can provide new sets of parameters which are functions of the Mueller matrix elements but represent more explicitly the characteristic features of the sample. In this paper, we take the backscattering Mueller matrices of a group of tissues with distinctive structural properties. Using both experiments and Monte Carlo simulations, we demonstrate qualitatively the characteristic features of Mueller matrices corresponding to different structural and optical properties. We also calculate two sets of transformed polarization parameters using the Mueller matrix transformation (MMT) and Mueller matrix polar decomposition (MMPD) techniques. We demonstrate that the new parameters can separate the effects due to sample orientation and present quantitatively certain characteristic features of these tissues. Finally, we apply the transformed polarization parameters to the unstained human cervix cancerous tissues. Preliminary results show that the transformed polarization parameters can provide characteristic information to distinguish the cancerous and healthy tissues.

Abstract Quantification of individual cells’ morphology and their distribution at the whole brain scale is essential to understand the structure and diversity of cell types. Despite recent technological advances, especially single cell labeling and whole brain imaging, for many prevailing animal models, it is exceedingly challenging to reuse similar technologies to study human brains. Here we propose Adaptive Cell Tomography (ACTomography), a low-cost, high-throughput, high-efficacy tomography approach, based on adaptive targeting of individual cells suitable for human-brain scale modeling of single neurons to characterize their 3-D structures, statistical distributions, and extensible for other cellular features. Specifically, we established a platform to inject dyes into cortical neurons in surgical tissues of 18 patients with brain tumors or other conditions and 1 donated fresh postmortem brain. We collected 3-D images of 1746 cortical neurons, of which 852 neurons were subsequentially reconstructed to quantify their local dendritic morphology, and mapped to standard atlases both computationally and semantically. In our data, human neurons are more diverse across brain regions than by subject age or gender. The strong stereotypy within cohorts of brain regions allows generating a statistical tensor-field of neuron morphology to characterize 3-D anatomical modularity of a human brain.

The integration of 3D technology into sculpture courses presented both opportunities and challenges for students and educators alike. This research investigated the current landscape, challenges, strategies, and recommendations associated with incorporating 3D technology in sculptural courses. Through a comprehensive review and analysis, key challenges emerged, including the complexity of technology, inadequate educational resources, varying levels of instructor expertise, and practical issues such as equipment maintenance and material properties. These challenges highlighted the need for targeted interventions to enhance educational effectiveness and accessibility. Strategies proposed included curriculum enhancements to integrate 3D technology, professional development programs for educators, improvements in technology interfaces, and collaborations between industry and academia. These strategies aimed to address identified challenges and optimize learning experiences in sculpture courses. Recommendations emphasized the development of centralized educational platforms, increased funding for 3D research, advocacy for regulatory standards, and the establishment of peer learning networks. These initiatives sought to foster a supportive environment conducive to innovation and creativity in sculptural arts education. By addressing these technological complexities, enhancing educational resources, improving instructor proficiency, and overcoming practical barriers, this study advocated for a comprehensive approach to integrating 3D technology effectively into sculpture courses, ultimately empowering students and educators to use their full potential in artistic expression and professional practice.

Acquiring depth information of diseases is crucial for guiding treatments such as drug penetration and disease excision. This study focuses on three types of diseases—fibrosis (FT), organelle proliferation (OPT), and pigmentation (PT)—and constructs tissue phantoms that can quantitatively simulate and regulate the depth of diseases under the detection surface. Starting with the FT phantom, this study combines degree of polarization (DoP) and anisotropy polarization basic parameters (PBPs) to establish depth-sensitive polarization feature parameters (DSPFPs). Compared to existing PBPs, DSPFPs achieve superior depth-resolved imaging results. Furthermore, for multiple disease types in shallow layers, this study establishes the Ct parameter for FT diseases, the Rb parameter for OPT diseases, and the RV parameter for PT diseases. These DSPFPs exhibit excellent depth-sensing capabilities for their target disease types and demonstrate some generalization for non-target disease types.

Long-term endurance training is associated with structural, functional, and biochemical markers of cardiac dysfunction in highly trained athletes. Many studies have focused on structural changes in the right ventricle (RV) and few have examined functional adaptation of the right ventricle. This meta-analysis aims to compare the changes in right ventricular systolic function between endurance athletes and controls before and after exercise using speckle tracking echocardiography (STE). A comprehensive search of relevant studies published before March 19, 2024 that examined RV systolic function using speckle tracking technology was conducted. Weighted mean differences (WMDs) and 95% confidence intervals (CIs) were used as pooled statistics. Meta regression was employed to identify sources of heterogeneity and publication bias was evaluated by Egger's test and funnel plots. Sensitivity analysis was performed by removing sources of significant change from the results of a single publication to evaluate the stability of the results. Twenty studies were included with 1186 participants. A fixed effect meta-analysis revealed RV global longitudinal strain (GLS) WMD = 0.40, 95% CI (-0.08 ~ 0.89), p = 0.102 and free wall longitudinal strain (FWLS) WMD = 0.62, 95% CI (0.28 ~ 0.96), p < 0.001, random effect models of RV basal strain WMD = 2.94, 95% CI (2.00 ~ 3.88), p < 0.001 and RV apical strain WMD = -0.79, 95% CI (-1.95, 0.37), p = 0.245 between endurance athletes and controls. In addition, a random-effects meta-analysis revealed significant impairments in RV function when assessed by comparing RV GLS pre-endurance versus post endurance exercise WMD = 2.51, 95% CI (1.634 ~ 3.40), p < 0. 001. The evidence obtained thus far suggests that reporting only global right ventricular strain data may obscure segment-specific adaptation changes, and the use of global and segmental strain analysis may help to identify potential functional changes in the right ventricle while differentiating between normal endurance athletes and non-active controls.