Near-infrared autofluorescence imaging of cutaneous melanins and human skin in vivo
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, near-infrared (NIR) autofluorescence imaging has been explored as a novel technique for tissue evaluation and diagnosis. We present an NIR fluorescence imaging system optimized for the dermatologic clinical setting, with particular utility for the direct characterization of cutaneous melanins in vivo. A 785-nm diode laser is coupled into a ring light guide to uniformly illuminate the skin. A bandpass filter is used to purify the laser light for fluorescence excitation, while a long-pass filter is used to block the main laser wavelength but pass the spontaneous components for NIR reflectance imaging. A computer-controlled filter holder is used to switch these two filters to select between reflectance and fluorescence imaging modes. Both the reflectance and fluorescence photons are collected by an NIR-sensitive charge-coupled device (CCD) camera to form the respective images. Preliminary results show that cutaneous melanin in pigmented skin disorders emits higher NIR autofluorescence than surrounding normal tissue. This confirmed our previous findings from NIR fluorescence spectroscopy study of cutaneous melanins and provides a new approach to directly image the distributions of cutaneous melanins in the skin. In-vivo NIR autofluorescence images may be useful for clinical evaluation and diagnosis of pigmented skin lesions, including melanoma.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».