Phase and Texture Characterizations of Scar Collagen Second-Harmonic Generation Images Varied with Scar Duration
Notice bibliographique
Résumé
This work developed a phase congruency algorithm combined with texture analysis to quantitatively characterize collagen morphology in second-harmonic generation (SHG) images from human scars. The extracted phase and texture parameters of the SHG images quantified collagen directionality, homogeneity, and coarseness in scars and varied with scar duration. Phase parameters showed an increasing tendency of the mean of phase congruency with scar duration, indicating that collagen fibers are better oriented over time. Texture parameters calculated from local difference local binary pattern (LD-LBP) and Haar wavelet transform, demonstrated that the LD-LBP variance decreased and the energy of all subimages increased with scar duration. It implied that collagen has a more regular pattern and becomes coarser with scar duration. In addition, the random forest regression was used to predict scar duration, demonstrating reliable performance of the extracted phase and texture parameters in characterizing collagen morphology in scar SHG images. Results indicate that the extracted parameters using the proposed method can be used as quantitative indicators to monitor scar progression with time and can help understand the mechanism of scar progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».