Light dosimetry for low-level laser therapy: accounting for differences in tissue and depth
Notice bibliographique
Résumé
While Low-level Light Therapy (LLLT) has demonstrated efficacy for certain indications, some aspects of the technology are still controversial. Clinical studies on LLLT range from low quality anecdotal studies to blinded, randomized, control clinical studies. These have used a variety of wavelengths, optical powers and variations in other laser parameters. While these studies show a large range in treatment outcome, comparison of treatment efficacy between these studies with respect to light dose is all but impossible since the light dose characterization in the LLLT field has not been properly defined and is not standardized. Surface irradiance is typically used in the LLLT field as the light dose parameter, ignoring factors such as tissue optical properties, beam divergence, pulsing of the source and tissue thickness to the organ or joint of interest. Drawing on experience with light dosimetry for photodynamic and photothermal therapy, we will provide an overview of light transport and dosimetry in tissue and its implications for LLLT dosimetry. In particular, we suggest that the proper measure of dose is the light fluence rate delivered to the organ or tissue of interest, usually several millimeters below the tissue surface. We have developed a technique that provides an estimate of the subsurface fluence rate based on the diffuse reflectance measured at the tissue surface. Using Monte Carlo simulations and measurements on tissue simulating phantoms, we demonstrate that this technique can be used to predict the subsurface fluence rate to within 30% of the actual value at 3-10 mm below the tissue surface.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».