Computerized morphometry and three-dimensional image reconstruction in the evaluation of scalp biopsy from patients with non-cicatricial alopecias
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A major challenge in the histopathological examination of scalp biopsies is to perform an adequate evaluation of all the hair follicles present in the tissue. Transverse sectioning is currently the preferred technique to demonstrate every follicular structure in a punch biopsy specimen, although diagnostic accuracy is dependent on subjective evaluation of follicular morphology and hair size. OBJECTIVES: To determine if computer-based morphometry and three-dimensional (3D) image reconstruction software can be used to evaluate scalp biopsies from patients with non-cicatricial alopecias. METHODS: Nine 4-mm scalp punches were taken from nine patients with noncicatricial alopecias and step-sectioned transversely at 0.1-mm intervals from the epidermal surface to the subcutaneous fat. Each tissue section was then digitized and analysed using morphometric and 3D image reconstruction software. Morphometric data and 3D images were collated with clinical and conventional light microscopic diagnoses, as well as follow-up information. RESULTS: In four of the nine patients, results of morphometric analysis concurred with conventional clinicopathological diagnoses. In the remaining five patients, morphometry revealed a lower telogen count in one patient and higher telogen count in four patients. One of the four patients with a higher telogen count also had a low mean hair diameter and miniaturized anagen follicles in the 3D image that were suggestive of early androgenetic alopecia (AGA). 3D virtual microscopic imagery allowed the direct visualization of colour-coded, scaled hair follicles which demonstrated characteristic changes in alopecia areata, AGA and telogen effluvium. CONCLUSIONS: Our study demonstrated the feasibility of using morphometric and 3D reconstruction software to evaluate scalp biopsies. With further validation, this technique may prove to be more sensitive to detect subtle quantitative and qualitative follicular changes in non-cicatricial alopecias.
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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 ».