Photoacoustic imaging for ultrasound tissue characterization and treatment monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Photoacoustic imaging relies on generation of ultrasound waves from optically absorbing structures. The ultrasound produced in photoacoustic imaging can be analyzed by methods developed to analyze ultrasound backscatter signals for ultrasound tissue characterization, but the interpretation of the analysis is based on the physics of photoacoustic wave generation. In the absence of exogenous absorbers, blood is one of the dominant optically absorbing tissues. Hemoglobin in red blood cells is the main endogenous chromophore in blood. The spatial distribution of red blood cells in tissue determines the spectral characteristics of the ultrasound signals produced. We are interested in cancer treatment monitoring. Tumor blood vessels have distinct organizational structure compared to normal blood vessels: normal vessel networks are hierarchically organized, with vessels that are evenly distributed to ensure adequate oxygen and nutrient delivery. Tumor vessels are structurally different: they are torturous and hyperpermeable. Therapies that target the vasculature can induce changes in the vascular networks that in principle should be detected using photoacoustic imaging. In this work, we will show how the frequency content of the photoacoustic signals encodes information about the size, concentration, and spatial distribution of non-resolvable blood vessels that can be used to assess treatment response.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».