Pilot study: Raman spectroscopy in differentiating premalignant and malignant oral lesions from normal mucosa and benign lesions in humans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current practice for differentiating tissue lesions are based on histopathological criteria. This process is subject to error. The purpose of this study was to test whether an alternative, tissue-based molecular signatures Raman spectra could be used to differentiate premalignant and malignant lesions from normal mucosa or benign lesions. METHODS: Eighteen treatment naive subjects with histologically diagnosed oral disease were studied by comparing the Raman spectra of lesions with contralateral healthy sites. Principle component and multivariate analysis were used to predict which of the tissue groups the average spectrum of each lesion or normal tissue belonged. RESULTS: The average spectra were clearly different between premalignant and malignant lesions and those derived from normal, benign tissues. Premalignant and malignant lesions could be predicted with 100% sensitivity and 77% specificity. CONCLUSION: Raman spectroscopy (RS) offers the potential to provide point of care diagnosis of oral disease using a noninvasive, convenient, and relatively inexpensive technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».