Optical Biopsy Using Tissue Spectroscopy and Optical Coherence Tomography
Notice bibliographique
Résumé
'Optical biopsy' or 'optical diagnostics' is a technique whereby light energy is used to obtain information about the structure and function of tissues without disrupting them. In fluorescence spectroscopy, light energy (usually provided by a laser) is used to excite tissues and the resulting fluorescence provides information about the target tissue. Its major gastrointestinal application has been in the evaluation of colonic polyps, in which it can reliably distinguish malignant from benign lesions. Optical coherence tomography (OCT) has been used in the investigation of Barrett's epithelium (and dysplasia), although a variety of other applications are feasible. For example, OCT could assist in the identification and staging of mucosal and submucosal neoplasms, the grading of inflammation in the stomach and intestine, the diagnosis of biliary tumours and the assessment of villous architecture. OCT differs from endoscopic ultrasound, a complementary modality, in that it has a much higher resolution but lesser depth of penetration. The images correlate with the histopathological appearance of tissues, and the addition of Doppler methods may enable it to evaluate the vascularity of tumours and the amount of blood flow in varices. Refinements in these new optical techniques will likely make them valuable in clinical practice, although their specific roles have yet to be determined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».