Integrated real‐time Raman system for clinical <i>in vivo</i> skin analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Raman spectroscopy is a non-invasive optical technique that can probe the molecular structure and conformation of biochemical constituents. The probability of Raman scattering is exceedingly low ( approximately 10(-10)), and consequently up to now the practical application of Raman spectroscopy to clinical medicine has been limited by either the weak spectral signal or by the long data acquisition times. Recent advances in Raman hardware and probe design have reduced spectral acquisition times, paving the way for clinical applications. METHODS: We present an integrated real-time Raman spectroscopy system for skin evaluation and characterization, which combines customized hardware features and software implementation. Real-time data acquisition and processing includes CCD dark-noise subtraction, wavelength calibration, spectral response calibration, intensity calibration, signal saturation detection, cosmic ray rejection, fluorescence background removal, and composition modeling. Real-time in vivo Raman measurement of volar forearm skin is presented to illustrate the methods and modeling. RESULTS: The system design implemented full-chip vertical hardware binning to improve the signal-to-noise ratio by 16-fold. The total time for a single in vivo measurement with analysis can be reduced to 100 ms with this implementation. Human skin was well modeled using the base Raman spectra. CONCLUSION: In vivo real-time Raman can be a very promising research and practical technique for skin evaluation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».