RAMAN SPECTROSCOPY FOR <i>IN VIVO</i> TISSUE ANALYSIS AND DIAGNOSIS, FROM INSTRUMENT DEVELOPMENT TO CLINICAL APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Raman spectroscopy is a noninvasive, nondestructive analytical method capable of determining the biochemical constituents based on molecular vibrations. It does not require sample preparation or pretreatment. However, the use of Raman spectroscopy for in vivo clinical applications will depend on the feasibility of measuring Raman spectra in a relatively short time period (a few seconds). In this work, a fast dispersive-type near-infrared (NIR) Raman spectroscopy system and a skin Raman probe were developed to facilitate real-time, noninvasive, in vivo human skin measurements. Spectrograph image aberration was corrected by a parabolic-line fiber array, permitting complete CCD vertical binning, thereby yielding a 16-fold improvement in signal-to-noise ratio. Good quality in vivo skin NIR Raman spectra free of interference from fiber fluorescence and silica Raman scattering can be acquired within one second, which greatly facilitates practical noninvasive tissue characterization and clinical diagnosis. Currently, we are conducting a large clinical study of various skin diseases in order to develop Raman spectroscopy into a useful tool for non-invasive skin cancer detection. Intermediate data analysis results are presented. Recently, we have also successfully developed a technically more challenging endoscopic Laser-Raman probe for early lung cancer detection. Preliminary in vivo results from endoscopic lung Raman measurements are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».