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Enregistrement W2586943251 · doi:10.1117/12.2251914

Multimodal OCT for assessment of vasculature-targeted PDT success

2017· article· en· W2586943251 sur OpenAlexaff
Marina A. Sirotkina, Ekaterina V. Gubarkova, Elena B. Kiseleva, Vladimir Y. Zaitsev, Mikhail Kirillin, Alexander A. Sovetsky, Alexander L. Matveyev, Lev A. Matveev, Sergey S. Kuznetsov, Elena V. Zagaynova, I. Alex Vitkin, Natalia D. Gladkova

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodynamic therapyComputer scienceOptical imagingChemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main goal of the study was a vasculature targeted PDT. A new approach named M-mode-like OCT (MML OCT) was applied to monitor early response to PDT. Due to the chosen filtering parameters (96 Hz filter threshold), this approach visualizes only vessels with flowing blood. Without flowing blood even filled vessels are not visualized because flow-less blood causes speckle variations with significantly lower frequencies (<50 Hz corresponding to speckle decorrelation time for stationary blood). This feature allows us to detect thrombosis of blood vessels, the results of MML OCT and histological examination being perfectly coinciding. The advantages of MML OCT such as a simple and fast process of obtaining microvasculature images and label-free nature of the visualization makes this method perspective in routine clinical monitoring of antitumor therapies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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