3-D optical coherence tomography of the laryngeal mucosa*
Notice bibliographique
Résumé
Laryngeal carcinoma is one of the commonest primary head and neck malignancy and the need for early identification is very important for successful treatment. Outpatient fibreoptic examination of the larynx is unreliable in differentiating benign, pre-malignant and malignant lesions, and therefore surgeons have to rely on biopsies for a definitive diagnosis. This is an invasive procedure requiring general anaesthesia and may have a detrimental effect on the patient's voice. Conventional imaging modalities (ultrasound, computed tomography and magnetic resonance imaging) have a limited resolution and hence cannot give sufficient information on the extent or nature of laryngeal lesions. The aim of our study is to investigate the feasibility of optical coherence tomography (OCT) in imaging the normal larynx, to lay the foundations for an investigation of its ability to differentiate between benign and malignant disease. Ten tissue specimens from normal larynges were imaged with an 850 nm OCT system that was capable of providing both B-scan (longitudinal or cross-section) images as well as C-scan (en-face or images at constant depth). The en-face OCT mode allowed us to reconstruct 3-D OCT images of the tissue examined. Imaged specimens were processed with standard histopathological techniques and sectioned in the plane of the B-scan OCT images. Haematoxylin-eosin stained specimens were compared with the OCT images thus collected. Preliminary results showed good correlation between OCT images and histology sections in normal tissue.
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 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 | 0,001 | 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 ».