Self-Stabilizing Colonic Capsule Endoscopy: Pilot Study of Acute Canine Models
Notice bibliographique
Résumé
Video capsule endoscopy (VCE) is a noninvasive method for examining the gastrointestinal tract which has been successful in small intestine studies. Recently, VCE has been attempted in the colon. However, the capsule often tumbles in the wider colonic lumen, resulting in missed regions. Self-stabilizing VCE is a novel method to visualize the colon without tumbling. The aim of the present study was to comparatively quantify the effect of stabilization of a commercially available nonmodified capsule endoscope (CE) MiroCam and its modified self-stabilizing version in acute canine experiments. Two customized MiroCam CEs were reduced in volume at the nonimaging back-end to allow the attachment of a self-expanding, biocompatible stabilizing device. Four mongrel dogs underwent laparotomy and exteriorization of a 15-cm segment of the proximal descending colon. A single CE, either self-stabilizing or nonmodified was inserted through an incision into the lumen of the colon followed by pharmacologically induced colonic peristalsis. The inserted capsule was propelled distally through the colon and expelled naturally through the anus. Novel signal processing method was developed to quantify the video stabilization based on camera tracking a predetermined target point (locale). The average locale trajectory, the average radius movement of the locale, and the maximum rate of change of the locale for sequential images were significantly lower for the stabilized capsules compared to the nonstabilized ones . The feasibility of self-stabilized capsule endoscopy has been demonstrated in acute canine experiments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».