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Enregistrement W2164456212 · doi:10.1117/1.jbo.20.10.106012

Monitoring photodynamic therapy with photoacoustic microscopy

2015· article· en· W2164456212 sur OpenAlexafffund
Peng Shao, David Chapman, Ronald B. Moore, Roger J. Zemp

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health SolutionsProstate Cancer Canada
Mots-clésPhotodynamic therapyPhotosensitizerVerteporfinPhotoacoustic imaging in biomedicineBiomedical engineeringMicroscopyFluorescence microscopeMaterials scienceChorioallantoic membraneMedicinePathologyFluorescenceCancer researchOpticsChemistrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present our work on examining the feasibility of monitoring photodynamic therapy (PDT)-induced vasculature change with acoustic-resolution photoacoustic microscopy (PAM). Verteporfin, an FDA-approved photosensitizer for clinical PDT, was utilized. With a 60-μm-resolution PAM system, we demonstrated the capability of PAM to monitor PDT-induced vasculature variations in a chick chorioallantoic membrane model with topical application and in a rat ear with intravenous injection of the photosensitizer. We also showed oxygen saturation change in target blood vessels due to PDT. Success of the present approach may potentially lead to the application of PAM imaging in evaluating PDT efficacy, guiding treatment, and predicting responders from nonresponders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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