Detection of Cervical Intraepithelial Neoplasias and Cancers in Cervical Tissue by In Vivo Light Scattering
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the utility of in vivo elastic light scattering measurements to identify cervical intraepithelial neoplasias (CIN) 2/3 and cancers in women undergoing colposcopy and to determine the effects of patient characteristics such as menstrual status on the elastic light scattering spectroscopic measurements. MATERIALS AND METHODS: A fiber optic probe was used to measure light transport in the cervical epithelium of patients undergoing colposcopy. Spectroscopic results from 151 patients were compared with histopathology of the measured and biopsied sites. A method of classifying the measured sites into two clinically relevant categories was developed and tested using five-fold cross-validation. RESULTS: Statistically significant effects by age at diagnosis, menopausal status, timing of the menstrual cycle, and oral contraceptive use were identified, and adjustments based upon these measurements were incorporated in the classification algorithm. A sensitivity of 77±5% and a specificity of 62±2% were obtained for separating CIN 2/3 and cancer from other pathologies and normal tissue. CONCLUSIONS: The effects of both menstrual status and age should be taken into account in the algorithm for classifying tissue sites based on elastic light scattering spectroscopy. When this is done, elastic light scattering spectroscopy shows good potential for real-time diagnosis of cervical tissue at colposcopy. Guiding biopsy location is one potential near-term clinical application area, while facilitating "see and treat" protocols is a longer term goal. Improvements in accuracy are essential.
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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 | 0,001 |
| 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 ».