Development of a handheld diffuse optical breast cancer assessment probe
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse Optical Spectroscopy (DOS) is a promising non-invasive and non-ionizing technique for breast anomaly detection. In this study, we have developed a new handheld DOS probe to measure optical properties of breast tissue. In the proposed probe, the breast tissue is illuminated with four near infrared (NIR) wavelengths light emitting diodes (LED), which are encapsulated in a package (eLEDs), and two PIN photodiodes measure the intensity of the scattered photons at two different locations. The proposed technique of using eLEDs is introduced, in order to have a multi-wavelength pointed-beam illumination source instead of using the laser-coupled fiber-optic technique, which increases the complexity, size, and cost of the probe. Despite the fact that the proposed technique miniaturizes the probe and reduces the complexity of the DOS, the study proves that it is accurate and reliable in measuring optical properties of the tissue. The measurements are performed at the rate of 10[Formula: see text]Hz which is suitable for dynamic measurement of biological activity, in-vivo. The multi-spectral evaluation algorithm is used to reconstruct four main absorber concentrations in the breast including oxy-hemoglobin (cHb), deoxy-hemoglobin (cHbO2), water (cH2O), fat (cFat), and average scattering coefficient of the medium, as well as concentration changes in Hb ([Formula: see text]cHb) and HbO2 ([Formula: see text]cHbO2). Although the probe is designed for breast cancer diagnosis, it can be used in a wide range of applications for both static and dynamic measurements such as functional brain imaging. A series of phantoms, comprised of Delrin[Formula: see text], Intralipid[Formula: see text], PierceTM and Black ink, are used to verify performance of the device. The probe will be tested on human subjects, in-vivo, in the next phase.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».