Detection and diagnosis of oral neoplasia with an optical coherence microscope
Notice bibliographique
Résumé
The use of high resolution, in vivo optical imaging may offer a clinically useful adjunct to standard histopathologic techniques. A pilot study was performed to investigate the diagnostic capabilities of optical coherence microscopy (OCM) to discriminate between normal and abnormal oral tissue. Our objective is to determine whether OCM, a technique combining the subcellular resolution of confocal microscopy with the coherence gating and heterodyne detection of optical coherence tomography, has the same ability as confocal microscopy to detect morphological changes present in precancers of the epithelium while providing superior penetration depths. We report our results using OCM to characterize the features of normal and neoplastic oral mucosa excised from 13 subjects. Specifically, we use optical coherence and confocal microscopic images obtained from human oral biopsy specimens at various depths from the mucosal surface to examine the optical properties that distinguish normal and neoplastic oral mucosa. An analysis of penetration depths achieved by the OCM and its associated confocal arm found that the OCM consistently imaged more deeply. Extraction of scattering coefficients from reflected nuclear intensity is successful in nonhyperkeratotic layers and shows differentiation between scattering properties of normal and dysplastic epithelium and invasive cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».