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Enregistrement W2342531805 · doi:10.1117/12.2209686

In vivo imaging of pulmonary nodule and vasculature using endoscopic co-registered optical coherence tomography and autofluorescence imaging (Conference Presentation)

2016· article· en· W2342531805 sur OpenAlexaff
Hamid Pahlevaninezhad, Anthony Lee, Geoffrey Hohert, Carley Schwartz, Tawimas Shaipanich, Alexander J. Ritchie, Wei Zhang, Calum MacAulay, Stephen Lam, Pierre Lane

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutofluorescenceOptical coherence tomographyMedicinePathologyRadiologyPreclinical imagingLungElastinEndomicroscopyIn vivoAirwayConfocalBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral lung nodules found by CT-scans are difficult to localize and biopsy bronchoscopically particularly for those ≤ 2 cm in diameter. In this work, we present the results of endoscopic co-registered optical coherence tomography and autofluorescence imaging (OCT-AFI) of normal and abnormal peripheral airways from 40 patients using 0.9 mm diameter fiber optic rotary pullback catheter. Optical coherence tomography (OCT) can visualize detailed airway morphology endoscopically in the lung periphery. Autofluorescence imaging (AFI) can visualize fluorescing tissue components such as collagen and elastin, enabling the detection of airway lesions with high sensitivity. Results indicate that AFI of abnormal airways is different from that of normal airways, suggesting that AFI can provide a sensitive visual presentation for rapidly identifying possible sites of pulmonary nodules. AFI can also rapidly visualize in vivo vascular networks using fast scanning parameters resulting in vascular-sensitive imaging with less breathing/cardiac motion artifacts compared to Doppler OCT imaging. It is known that tumor vasculature is structurally and functionally different from normal vessels. Thus, AFI can be potentially used for differentiating normal and abnormal lung vasculature for studying vascular remodeling.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,705

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 savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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