Tobacco Consumption Induced Changes in the Healthy Oral Mucosa and its Effect on Differential Diagnosis of Oral Lesions - A Clinical In Vivo Raman Spectroscopic Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate tobacco consumption induced changes in the in vivo Raman spectra of oral mucosa of healthy volunteers and to study its effect on the differential diagnosis of oral lesions. Materials and Methods: The clinical in vivo study involved 28 healthy volunteers and 171 patients having malignant and potentially malignant lesions of the oral cavity. Twenty of the healthy volunteers had habits of either smoking and/or of chewing tobacco while the rest did not have any tobacco consumption habits. The in vivo Raman spectra were measured using a compact and portable near-infrared Raman spectroscopic system. A probability based multi-class diagnostic algorithm, developed for supervised classification, was employed to classify the whole set of measured tissue Raman spectra into various categories. Results: It was found that the Raman spectra of healthy volunteers with tobacco consumption habits could be separated from the spectra of those without any habit of tobacco consumption with an accuracy of over 95%. Further, it was found that exclusion of the spectral data of the oral cavity of the healthy volunteers from the reference normal database considerably improved the overall classification accuracy (92.3% as against 86%) of the algorithm in separing the oral lesions from the normal oral mucosa. Conclusion: The results of the clinical study demonstrate the potential of Raman spectroscopy in screening tobacco users who are at an increased risk of developing dysplasia or malignancy. Further, the results also show that for accurate discrimination of oral lesions based on their Raman spectra, the reference normal database should exclude spectral data of tobacco using healthy subjects.
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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) | 0,001 | 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 ».