Characterization of tissue autofluorescence in Barrett's esophagus by confocal fluorescence microscopy
Notice bibliographique
Résumé
High grade dysplasia and early cancer in Barrett's esophagus can be distinguished in vivo by endoscopic autofluorescence point spectroscopy and imaging from non-dysplastic Barrett's mucosa. We used confocal fluorescence microscopy for ex vivo comparison of autofluorescence in non-dysplastic and dysplastic Barrett's esophagus. Unstained frozen sections were obtained from snap-frozen Barrett's esophagus biopsy samples and scanned with confocal fluorescence microscopy (458 nm excitation; 505-550 nm [green] and > 560 nm [red] emission). Digital micrographs were taken from areas with homogenous and specific histopathology. Visual inspection and statistical analysis were used to evaluate the image datasets. Dysplastic and non-dysplastic Barrett's esophagus epithelia fluoresced mainly in the green spectrum and the main sources of autofluorescence were the cytoplasm and lamina propria. High-grade dysplasia was differentiated from non-dysplastic Barrett's esophagus by microstructural tissue changes. However, there were no specific changes in either the locations or average intensities of intrinsic green and red autofluorescence at the epithelial level that could differentiate between dysplastic and non-dysplastic Barrett's esophagus epithelia, ex vivo. Detectable differences in autofluorescence between BE and dysplasia/cancer in vivo are probably not caused by specific changes in epithelial fluorophores but are likely due to other inherent changes (e.g. mucosal thickening and increased microvascularity) attenuating autofluorescence from the collagen-rich submucosa. Furthermore, confocal fluorescence microscopy provides 'histology-like' imaging of Barrett's tissues and may offer a unique opportunity to exploit microstructural tissue changes occurring during neoplastic transformation for in vivo detection of high-grade dysplasia in Barrett's patients using newly developed confocal fluorescence microendoscopy devices.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».