Detecting Intestinal Ischemia Using near Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Blood supply to the intestine can suddenly be interrupted. Acute mesenteric intestinal ischemia often requires invasive surgery to restore blood supply to the intestine. Early correction of vascular insufficiency is the most important factor in improving patient survival when confronted with acute mesenteric intestinal ischemia. A prolonged loss of blood flow results in irreversible damage to the intestine that can lead to death. It is also imperative that dead segments of the intestines be removed. Several subjective criteria are relied upon to differentiate viable from non-viable tissue, unfortunately, these criteria can lead to an inaccurate assessment. A porcine model of intestinal ischemia was used to determine the efficacy of using near infrared (NIR) spectroscopy to find ischemic segments of the intestine and detect the onset of reperfusion following resolution of vascular occlusion. Nine segments of intestine were identified and six were assigned to three treatment groups; (1) segments undergoing no vascular manipulations, (2) segments undergoing arterial/venous occlusion and (3) segments undergoing arterial/venous occlusion followed by reperfusion. The remaining segments were used as spacers and interposed between each of the ischemia segments. A classification model, using partial least square discriminant analysis, was built on the spectra collected from the segments with no vascular manipulations and the segments that were solely subjected to arterial/venous occlusion. The spectra collected from the intestinal segments that experienced both occlusion and reperfusion were used to test the classification model. The model was able to detect and distinguish ischemic intestinal tissue with a specificity and sensitivity exceeding 80% with an overall classification accuracy of 89%. The method appears to be well suited as an intra-operative assessment method when intestinal ischemia is a concern.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».