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Enregistrement W1980311248 · doi:10.1117/1.3065545

Proof-of-principle demonstration of a Mueller matrix decomposition method for polarized light tissue characterization in vivo

2009· article· en· W1980311248 sur OpenAlexaff
Michael F. G. Wood, Nirmalya Ghosh, Eduardo H. Moriyama, Brian C. Wilson, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Polarization and Ellipsometry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMueller calculusMaterials scienceBirefringenceCollagenaseIn vivoExtracellular matrixMatrix (chemical analysis)Polarization (electrochemistry)Polar decompositionOpticsPolarimetryPolarimeterChemistryNuclear magnetic resonanceScatteringPolarPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate the first in vivo use of a Mueller matrix decomposition method for polarization-based characterization of tissue. Collagenase is injected into a region of dermal tissue in a dorsal skin window chamber in a nude mouse to alter the structure of the extracellular matrix. Mueller matrices for polarized light transmitted through the window chamber in the collagenase-treated region, as well as a distal control region, are measured. From the measured matrices, the individual constituent polarization properties of the tissue are extracted through polar matrix decomposition. Large decreases in birefringence and depolarization are seen in the collagenase-treated region due to the destruction of collagen, showing the potential for this method to monitor the organization and structural anisotropy of tissue. This study represents the first in vivo demonstration of a Mueller matrix decomposition method for polarimetric tissue characterization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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