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Enregistrement W2166642243 · doi:10.1515/plm-2014-0022

Correlating optical coherence tomography images with dose distribution in late oral radiation toxicity patients

2014· article· en· W2166642243 sur OpenAlexaff
Bahar Davoudi, Kostadinka Bizheva, Alexander Wong, Robert Dinniwell, Wilfred Levin, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevuePhotonics and Lasers in Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOptical coherence tomographyToxicityCohortRadiation therapyDosimetryNuclear medicineRadiologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and objective: Late oral radiation toxicity occurs in about half of the patients who undergo head-and-neck radiotherapy, reducing the quality of life drastically. The total delivered radiation dose has been shown to be one of the predictors of these late complications. To demonstrate this, the studies carried out so far have used either visual observation together with symptom-based scoring systems or histology to evaluate the tissue response. However, the former lacks imaging information on tissue subsurface and the latter is invasive and exposes the patients to additional risks. Therefore, there is a need for a non-hazardous, non-invasive subsurface monitoring tool that can provide more objective information on dose-dependent response of normal oral tissue to radiation. Materials and methods: To address this unmet clinical need, optical coherence tomography (OCT) was used. A clinical study was conducted on 14 late oral radiation toxicity patients and 5 age-matched healthy volunteers. OCT structural images were acquired from different oral regions in both cohorts and were then de-speckled in order to provide a better visualization of the subsurface layers and features. The alterations in patients’ de-speckled OCT images compared to the healthy cohort are reviewed, and potential correlations between the total dose to specific regions and the abnormal features observed in the OCT images of the same sites are discussed. Results: OCT images were acquired from 32 sites in 14 patients, 15 of these sites belonged to the regions which received >50 Gy radiation dose and the rest to the region which was irradiated to <50 Gy. The de-speckled OCT images from the former group showed major differences, such as total layer disruption, compared to the images of healthy oral tissue. The de-speckled OCT images from all but one of the regions which received <50 Gy showed normal features and layer definition compared to healthy oral OCT images. Same results were observed in an intra-patient comparison of the ipsilateral (dose >70 Gy) and contralateral (dose <25 Gy) soft palate of one of the patients, suggesting the results are independent of anatomical differences between individuals. Conclusion: This preliminary clinical study showed the ability of OCT to differentiate subsurface features in the oral regions that received high radiation dose (>50 Gy) compared to healthy oral tissue. These results can be used to design a prospective study to monitor oral subsurface changes periodically (e.g., every 6 months) following radiotherapy, to further understand the mechanism of late radiation toxicity and its relation to dose.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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