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Enregistrement W2156286752 · doi:10.1117/1.2193157

Simple device for the direct visualization of oral-cavity tissue fluorescence

2006· article· en· W2156286752 sur OpenAlexaff
Pierre Lane, Terence J. Gilhuly, Peter D. Whitehead, Haishan Zeng, Catherine F. Poh, Samson Ng, P. Michele Williams, Lewei Zhang, Miriam P. Rosin, Calum MacAulay

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial Research
Mots-clésFluorescenceContext (archaeology)Materials scienceBiomedical engineeringOral cavityMedicinePathologyOpticsDentistryBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early identification of high-risk disease could greatly reduce both mortality and morbidity due to oral cancer. We describe a simple handheld device that facilitates the direct visualization of oral-cavity fluorescence for the detection of high-risk precancerous and early cancerous lesions. Blue excitation light (400 to 460 nm) is employed to excite green-red fluorescence from fluorophores in the oral tissues. Tissue fluorescence is viewed directly along an optical axis collinear with the axis of excitation to reduce inter- and intraoperator variability. This robust, field-of-view device enables the direct visualization of fluorescence in the context of surrounding normal tissue. Results from a pilot study of 44 patients are presented. Using histology as the gold standard, the device achieves a sensitivity of 98% and specificity of 100% when discriminating normal mucosa from severe dysplasia/carcinoma in situ (CIS) or invasive carcinoma. We envisage this device as a suitable adjunct for oral cancer screening, biopsy guidance, and margin delineation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations371
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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