In vivo imaging of pulmonary nodule and vasculature using endoscopic co-registered optical coherence tomography and autofluorescence imaging (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».