Evaluation of Static Thermal and Near-Infrared Hyperspectral Imaging for the Diagnosis of Acute Maxillary Rhinosinusitis
Notice bibliographique
Résumé
Although acute maxillary rhinosinusitis may be confidently diagnosed based on a history and physical examination by trained specialists, its diagnosis by primary health workers is less dependable, with a tendency for overdiagnosis, often resulting in inappropriate treatment. It is commonly perceived among the otolaryngology community that a new and objective diagnostic tool would be beneficial, facilitating the widespread and reliable diagnosis of rhinosinusitis. Numerous merits of thermal imaging make it an attractive modality to fulfill this role. Although modern systems possess ample sensitivity to detect small thermal abnormalities that accompany various physiologic conditions, reservations remain over whether a rhinosinusitis-induced thermal response in the overlying tissues is dominant enough to yield reliable diagnostic information in a normal clinical setting. Hence, a small preliminary study was conducted with the objective of testing the hypothesis that acute maxillary rhinosinusitis results in hyperthermia over the affected site and subsequent contralateral thermal asymmetry that is clearly distinguished from the normal population. The complementary yet distinct modality of near-infrared hyperspectral imaging, which detects changes in tissue perfusion, was assessed concurrently. We have not found a diagnostic test based on static thermal imaging or near-infrared hyperspectral imaging as viable options for the widespread and routine diagnosis of human sinus conditions. The presence and prevalence of visually inconspicuous epidermal features have been identified as representing a major confounding factor for facial thermal imaging. This article also serves as an overview of diagnostic imaging techniques employed in the detection of maxillary rhinosinusitis.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| 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 ».