Abstract A28: Improving detection through SELF (selective excitation light fluorescence) imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of fluorescence imaging and spectroscopy for the detection of early neoplastic epithelial lesions has been well established, with clinically adopted devices in for use in the lung (Onco-LIFE, SAFE-1000, etc), the oral cavity (VELScope and Identaf 3000) and others in development for the cervix and dermatology. Primarily these imaging technologies make use of fluorescence excitation illumination of a single wavelength (predominately in the near UV to blue wavelength ranges) and differentiate between normal and not normal tissue based upon intensity changes and spectral shifts in the emitted tissue autofluorescence (not normal -darker with less green or blue relative the red fluorescence). SELF imaging makes use of a multitude of illumination wavelengths to specifically couple to the action spectra of the fluorophores within the tissue to enhance the differentiation between tissue states, fluorophores and their immediate environment. This methodology makes use of the different absorption spectra (action spectra) of different fluorophores or similar flourophores in different environments. Conventionally this can be done through the sequential illumination with many different excitation wavelengths and sequential image capture, to collect a hyperspectral excitation image data cube followed by some form of spectra unmixing to resolve the individual targets (components) contributing to the image. Each target is identified by a unique weighted sum of pixel intensities across the excitation wavelengths in the data cube. Through the use of a programmable light source such as the OneLight (OneLight Corp.) in which not only the wavelengths of the illumination light, but their individual intensities (alone or in combination) can be selected under computer control it is possible to not only rapidly illuminate with separate excitation wavelengths but to illuminate with a collection of weighted (each wavelength has a different selected intensity) spectra to specifically couple to selected fluorescence targets (specific fluorophores or fluorophores in specific local environments). Thus instead of needing to illuminate with a series of 10 separate excitation wavelengths and collect separate 10 images on can illuminate with a few (2–3) weighted profiles of excitation wavelengths and collect a few (2–3) images, the number of spectra used (images collected) determines the number of targets differentiated. In this fashion it is possible to detect in an image many more specific flourophore types than with conventional fluorescence imaging. SELF imaging in microscopy, wide field macroscopic imaging and ex vivo and in vivo imaging has been demonstrated and will be presented. Citation Information: Cancer Prev Res 2010;3(1 Suppl):A28.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».