Imaging-guided two-photon excitation-emission-matrix measurements of human skin tissues
Notice bibliographique
Résumé
There are increased interests on using multiphoton imaging and spectroscopy for skin tissue characterization and diagnosis. However, most studies have been done with just a few excitation wavelengths. Our objective is to perform a systematic study of the two-photon fluorescence (TPF) properties of skin fluorophores, normal skin, and diseased skin tissues. A nonlinear excitation-emission-matrix (EEM) spectroscopy system with multiphoton imaging guidance was constructed. A tunable femtosecond laser was used to vary excitation wavelengths from 730 to 920 nm for EEM data acquisition. EEM measurements were performed on excised fresh normal skin tissues, seborrheic keratosis tissue samples, and skin fluorophores including: NADH, FAD, keratin, melanin, collagen, and elastin. We found that in the stratum corneum and upper epidermis of normal skin, the cells have large sizes and the TPF originates from keratin. In the lower epidermis, cells are smaller and TPF is dominated by NADH contributions. In the dermis, TPF is dominated by elastin components. The depth resolved EEM measurements also demonstrated that keratin structure has intruded into the middle sublayers of the epidermal part of the seborrheic keratosis lesion. These results suggest that the imaging guided TPF EEM spectroscopy provides useful information for the development of multiphoton clinical devices for skin disease diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».