The Use of Fourier Infrared Spectroscopy and Laser – Raman Spectroscopy in Bladder Malignancy Diagnosis, A comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer is one of the most common cancers in Africa. It takes several days to reach a diagnosis usinghistological examinations of specimens obtained by endoscope, which increases the medical expense.Spectroscopic analysis of bladder cancer tissues has received considerable attention due to its sensitivity tobiochemical variations in the samples. The present study investigated the use of FTIR and laser Ramanspectrometer as diagnose tools of bladder cancer. Fourteen bladder samples were collected from 7 patientsduring surgery from different hospitals without any pretreatment. FTIR, with a ceramic source, was used todifferentiate between normal and cancerous bladder tissues via the change in the spectra of these samples. Theinvestigations detected obvious spectroscopic change in the proteins (1650, 1550 cm-1), lipids (2925, 2850 cm-1)and nucleic acid (1080, 1236 cm-1).With FT Raman spectrometer supplied with Nd:YAG laser, as an excitation light source, samples were studiedand significant differences between the normal and cancerous bladder tissues were found around Raman shifts of1650 cm-1, 1440 cm-1 , 1270 cm-1 and 1080 cm-1 . The comparison between the two techniques showed thatRaman spectroscopy holds much promising as a rapid, sensitive, nondestructive method, and easy to use as analternative method for identification and diagnosis of bladder cancerous tissues.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».