MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169708276 · doi:10.1111/j.1365-2133.2009.09094.x

Nonlinear spectral imaging of human hypertrophic scar based on two-photon excited fluorescence and second-harmonic generation

2009· article· en· W2169708276 sur OpenAlexaff
Guannan Chen, J. Chen, Shuangmu Zhuo, Shuyuan Xiong, Haishan Zeng, Xinmiao Jiang, Ruijie Chen, Sheng Xie

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElastinHypertrophic scarHuman skinEx vivoBiomedical engineeringSupercontinuumPathologyScarsMaterials scienceMicroscopyIn vivoMedicineBiologyOptoelectronicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A noninvasive method using microscopy and spectroscopy for analysing the morphology of collagen and elastin and their biochemical variations in skin tissue will enable better understanding of the pathophysiology of hypertrophic scars and facilitate improved clinical management and treatment of this disease. OBJECTIVE: To obtain simultaneously microscopic images and spectra of collagen and elastin fibres in ex vivo skin tissues (normal skin and hypertrophic scar) using a nonlinear spectral imaging method, and to compare the morphological structure and spectral characteristics of collagen and elastin fibres in hypertrophic scar tissues with those of normal skin, to determine whether this approach has potential for in vivo assessment of the pathophysiology of human hypertrophic scars and for monitoring treatment responses as well as for tracking the process of development of hypertrophic scars in clinic. METHODS: Ex vivo human skin specimens obtained from six patients aged from 10 to 50 years old who were undergoing skin plastic surgery were examined. Five patients had hypertrophic scar lesions and one patient had no scar lesion before we obtained his skin specimen. A total of 30 tissue section samples of 30 mum thickness were analysed by the use of a nonlinear spectral imaging system consisting of a femtosecond excitation light source, a high-throughput scanning inverted microscope, and a spectral imaging detection system. The high-contrast and high-resolution second harmonic generation (SHG) images of collagen and two-photon excited fluorescence (TPEF) images of elastin fibres in hypertrophic scar tissues and normal skin were acquired using the extracting channel tool of the system. The emission spectra were analysed using the image-guided spectral analysis method. The depth-dependent decay constant of the SHG signal and the image texture characteristics of hypertrophic scar tissue and normal skin were used to quantitatively assess the amount, distribution and orientation of their collagen and elastin components. RESULTS: Our experiments and data analyses demonstrated apparent differences between hypertrophic scar tissue and normal skin in terms of their morphological structure and the spectral characteristics of collagen and elastin fibres. These differences can potentially be used to distinguish hypertrophic scar tissues from normal skin and to evaluate treatment responses. CONCLUSIONS: All the measurements were performed in backscattering geometry and demonstrated that nonlinear spectral imaging has the ability to differentiate hypertrophic scar tissue from normal skin based on noninvasive SHG imaging, and TPEF imaging revealed the microstructure and spectral features of collagen and elastin fibres. With the advances in spectral imaging apparatus miniaturization, we have good reason to believe that this approach can become a valuable tool for the in vivo pathophysiology study of human skin hypertrophic scars and for assessing the treatment responses of this disfiguring disease in clinic. It can also be used to track the development of hypertrophic scars and to study wound healing processes in a noninvasive fashion without biopsy, fixation, sectioning and the use of exogenous dyes or stains.

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 enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,455

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations76
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of DermatologyMême sujetDermatologic Treatments and ResearchTravaux en français237 207