Near‐Infrared Spectroscopy, In Vivo Tissue Analysis by
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In vivo near‐infrared (NIR) spectroscopy has the potential of becoming an important tool in a number of areas in clinical medicine. Technological developments in photonics that have been spurred on by the communication revolution have set the stage for rapid advancement of optical and NIR spectroscopy based on noninvasive or minimally invasive medical diagnostic techniques. The goal of this article is to review the current capabilities and limitations of in vivo NIR spectroscopy and highlight the impact of these capabilities and limitations in selected areas where NIR spectroscopy is being used to address clinical problems. The optical properties of tissues are briefly reviewed, as are the instrumental methods available to the experimentalist. These properties and methods largely dictate the feasibility of an in vivo spectroscopic diagnostic approach and constrain the scope of problems that can be tackled using optical–NIR spectroscopy. Some of the more successful applications are described, including studies of tissue oxygenation, ischemia, and viability. A number of factors that can confound interpretation of in vivo NIR results are discussed. The number and magnitude of confounding influences that arise in in vivo spectroscopy can be daunting to the experimentalist and may represent the largest barrier in transforming in vivo spectroscopic measurements into clinically meaningful and reliable information. In vivo NIR spectroscopy abounds with opportunity and challenge.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 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 ».