Assessment of photobleaching during endoscopic autofluorescence imaging of the lower GI tract
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: In autofluorescence endoscopy, the difference in the fluorescence of intrinsic fluorophores is imaged to help visualize pre-malignant lesions, as in the system evaluated here. In this, blue light is used for excitation and the green autofluorescence is normalized by the red diffuse reflectance and presented using a false color scale. The present study was designed to quantify the degree of fluorescence photobleaching induced by the excitation light during use in the colon, since significant photobleaching could lead to false interpretation of the images, particularly false-positive lesions. STUDY DESIGN: Measurements were made ex vivo and in vivo, both using the endoscopic imaging system and a separate fiberoptic spectroscopy probe in externalized rat jejunum and in patients undergoing routine colonoscopy, using exposures typical of autofluorescence endoscopic examination. RESULTS: Photobleaching could be potentially caused at blue light exposure. However, at light intensities and exposure times that are typically used in clinical practice, the average photobleaching (% loss of peak fluorescence intensity) was <1% and <6% in the rat and human tissues, respectively. Nevertheless, the range was large: from -17% to +18% in rats and -33% to +43% in patients, where negative values denote an apparent increase in fluorescence. Both the large positive and negative deviations are believed in part to be due to a measurement artifact caused by uncontrollable tissue motility. SUMMARY AND CONCLUSIONS: It is concluded that, using exposures typically encountered in clinical practice, there is minimal photobleaching during fluorescence endoscopy at exposure such as are used in the Onco-LIFE and comparable systems. The small changes in fluorescence intensity and spectral shift that do occur are not likely to be detectable by eye, and so should not impact significantly on the diagnostic accuracy of the technique.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».