Time-Resolved Fluorescence Spectroscopy as a Diagnostic Technique of Oral Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the benefit of using time-resolved, laser-induced fluorescence spectroscopy for diagnosing malignant and premalignant lesions of the oral cavity. DESIGN: The carcinogen 7,12-dimethylbenz[a]anthracene (DMBA) was applied to 1 cheek pouch of 19 hamsters. The contralateral pouch and the cheek pouches of 3 hamsters without DMBA exposure served as controls. SETTING: University of California, Davis. PARTICIPANTS: Twenty-two golden/Syrian hamsters. INTERVENTION: A nitrogen pulse laser was used to induce tissue autofluorescence between the wavelengths of 360 and 650 nm. MAIN OUTCOME MEASURES: Spectral intensities and time-domain measurements were obtained and compared with the histopathologic findings at each corresponding site. RESULTS: Spectral intensities and lifetime values at 3 spectral bands (SBs; SB1 = 380 +/- 10 nm; SB2 = 460 +/- 10 nm, and SB3 = 635 +/- 10 nm) allowed for discrimination among healthy epithelium, dysplasia, carcinoma in situ, and invasive carcinoma. The lifetime values at SB2 were the most important when distinguishing the lesions using only time-resolved parameters. An algorithm combining spectral fluorescence parameters derived from both spectral and time-domain parameters (peak intensities, average fluorescence lifetimes, and the Laguerre coefficient [zero-order]) for healthy epithelium, dysplasia, carcinoma in situ, and invasive carcinoma provided the best diagnostic discrimination, with 100%, 100%, 69.2%, and 76.5% sensitivity and 100%, 92.2%, 97.1%, and 96.2% specificity, respectively. CONCLUSIONS: The addition of time-resolved fluorescence-derived parameters significantly improves the capability of fluorescence spectroscopy-based diagnostics in the hamster buccal pouch. This technique provides a potential noninvasive diagnostic instrument for head and neck cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».