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Enregistrement W2087267057 · doi:10.1364/boe.6.001464

Differential diagnosis of human bladder mucosa pathologies in vivo with cross-polarization optical coherence tomography

2015· article· en· W2087267057 sur OpenAlexaff
Elena B. Kiseleva, Mikhail Kirillin, Felix I. Feldchtein, I. Alex Vitkin, Ekaterina Sergeeva, Elena V. Zagaynova, Olga Streltzova, B Shakhov, Ekaterina V. Gubarkova, Natalia D. Gladkova

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical coherence tomographyIn vivoPreclinical imagingOpticsDiffuse optical imagingTomographyMedicinePathologyRadiologyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative image analysis and parameter extraction using a specific implementation of polarization-sensitive optical coherence tomography (OCT) provides differential diagnosis of mucosal pathologies in in-vivo human bladders. We introduce a cross-polarization (CP) OCT image metric called Integral Depolarization Factor (IDF) to enable automatic diagnosis of bladder conditions (assessment the functional state of collagen fibers). IDF-based diagnostic accuracy of identification of the severe fibrosis of normal bladder mucosa is 79%; recurrence of carcinoma on the post-operative scar is 97%; and differentiation between neoplasia and acute inflammation is 75%. The promising potential of CP OCT combined with image analysis in human urology is thus demonstrated in vivo.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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