High‐resolution image cytometry on smears of normal oral mucosa: a possible approach for the early detection of laryngopharyngeal cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to investigate the possibility of identifying laryngopharyngeal cancers by nuclear chromatin texture feature analysis of cell nuclei from mucosal scrapings obtained from clinically and cytologically noncancerous areas of the soft palate in patients with cancer. METHODS: The collective consisted of 68 controls and 77 cases of laryngopharyngeal carcinomas. After Feulgen staining, 3000 cell nuclei were automatically measured using a high-resolution image analyser (CytoSavant Oncometrics, Vancouver, BC, Canada). Texture features were extracted for calculation of a discriminant function, which allows the two groups to be distinguished. RESULTS: Two parameters allowed the two populations to be distinguished. The classifier reached an overall performance of 72.7% sensitivity, 82.4% specificity, a positive predictive value of 80.5%, a negative predictive value of 75.1%, and an area under the receiver operating characteristics (ROC) curve of 0.7754. CONCLUSION: Our work shows that subtle changes in the chromatin distribution in cell nuclei from ostensibly normal cells in the vicinity of carcinomas are demonstrable in the oral cavity of patients suffering from laryngopharyngeal cancers. It may be possible to develop this method into a valuable clinical tool to reduce the high rate of delayed diagnosis of oral and laryngopharyngeal cancers.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».