Visualization of cutaneous hemoglobin oxygenation and skin hydration using near‐infrared spectroscopic imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: The visualization of skin hemodynamics and tissue water content has important implications in a number of areas of dermatology, plastic surgery, and clinical skin evaluation. The aim of this study was to develop instrumentation and techniques for infrared spectroscopic imaging, and to evaluate whether they can be used to make objective assessments of skin health, perhaps even before clinical signs are evident. METHODS: A liquid-crystal tunable filter was mounted on the front of the objective lens of an infrared-sensitive charge-coupled device digital camera. Sets of narrow-band images of skin were acquired in vivo at wavelength intervals of 10 nm from 650 to 1050 nm, under computer control. The data processing techniques used to extract interpretable clinical information from the raw image sets included normalization, ratios, and multivariate analysis. RESULTS: To highlight the capabilities of these techniques, results are presented of two studies that generated spectroscopic images. One examined a volunteer's forearm subjected to short interruptions of blood flow, and the other followed changes in a skin flap elevated on a rat model. The data sets were processed in different ways to determine several skin and blood parameters, in particular hemoglobin oxygen saturation, blood volume, and skin hydration. Variations in these parameters were followed non-invasively as a function of time and location to study the skin's response to blood flow changes, and to predict the viability of the skin. CONCLUSION: Near-infrared reflectance spectroscopic imaging is demonstrated to be a powerful augmentation to the standard clinical assessment of skin.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».