Can temporal analysis of optical coherence tomography statistics report on dextrorotatory-glucose levels in blood?
Notice bibliographique
Résumé
We report the use of optical coherence tomography (OCT) for measuring dextrorotatory-glucose (D-glucose) in liquid phantoms and in drawn blood based on temporal dynamics of light scattering. The presence of D-glucose alters the medium viscosity, thus affecting the Brownian motion of the scatterers (polystyrene microspheres (PMS) in phantoms, red blood cells (RBCs) in blood) as measured by OCT. To quantify the effect, the signal autocorrelation functions were measured from M-mode OCT data and exponentially fit to obtain the decorrelation times. These were then related to translational (and rotational, in case of asymmetric scatterers) diffusion coefficients which enabled the determination of D-glucose-controlled medium viscosity. Obtained viscosily values agreed well with the literature, and showed expected increase with D-glucose concentrations. Whole blood smears were imaged with microscope and another effect of added glucose, that of red blood cell deformation, was also observed. This phantom and blood OCT study demonstrates the technique’s ability to detect and quantify D-glucose presence in non-flowing liquid suspensions, and suggests several additional research routes necessary to determine its potential for in vivo applications.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».