High-sensitivity detection and monitoring of microcirculation using cutaneous and catheter probes for Doppler optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background:</b> Currently clinical Doppler ultrasound cannot detect microvascular blood flow and it is difficult to provide depth discrimination using laser Doppler flowmetry. Doppler optical coherence tomography (DOCT) is a novel technique for noninvasive subsurface imaging of microcirculation and tissue structure. <b>Aims:</b> To design handheld and catheter-based DOCT probes for clinical cutaneous and endoscopic imaging. To develop signal processing techniques for real-time detection and quantification of microvascular blood flow. <b>Methods:</b> A DOCT system, with interchangeable cutaneous and catheter probes, was developed. The axial spatial resolution was 10 μm, and the velocity resolution was 20 μm/s, using a 1300 nm broadband infrared light. The system achieved real-time imaging with frame rates up to 32 Hz at 512 x 256 pixels per frame. We used the system to detect microcirculation in human skin and rat esophagus, and to monitor microvascular responses to photodynamic therapy (PDT) in a rat tumor model. <b>Results:</b> We present experimental results from <i>in vivo</i> DOCT imaging of microcirculation in human skin arterio-venous malformations (AVM), normal rat esophagus, and a rat gliosarcoma PDT model. In the PDT model, we followed microvascular responses to PDT and observed differences in the microcirculation during and after therapy, which can have important implications for PDT dosimetry and treatment optimization. <b>Conclusions:</b> To our knowledge, this is the first demonstration of endoscopic catheter-based DOCT detection of microcirculation <i>in vivo</i>. In addition, AVM can be detected using handheld cutaneous DOCT probes under clinical settings. DOCT may serve as a real-time monitoring tool for PDT dosimetry, especially for vascular targeting photosensitizers.
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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 ».