Quantitative and Depth-resolved Fluorescence Guidance for the Resection of Glioma
Notice bibliographique
Résumé
The clinical management of glioma remains a challenge. The prognosis is poor—for glioblastoma multiforme, the most virulent of these brain cancers, survival is only ~1 year. Surgical resection of the tumor is the first line of defense. Several studies demonstrate a survival advantage in patients who undergo near-complete tumor resection; however, achieving complete resection is limited by the difficulty of visualizing residual tumor after de-bulking. Intraoperative fluorescence guidance is a promising candidate to better visualize residual tumor. The most clinically developed form uses protoporphyrin IX fluorescence, the precursor to heme in its biosynthesis which preferentially accumulates in tumor cells after the administration of 5-aminolevulinic acid. Challenges remain in quantitatively assessing the fluorescence to reduce variability of outcome and improve tumor detection specificity, and in observing sub-surface tumor fluorescence. To these ends, this work outlines the development of intraoperative techniques to 1) quantify tissue fluorescence using a handheld fiberoptic probe and 2) improve detection by reconstructing the depth-resolved fluorescence topography of sub-surface tumor. \n\tAs a critical component to achieve these objectives, a technique to measure the tissue optical properties was developed. This technique used diffuse reflectance measurements mediated by a handheld fiberoptic probe to derive the tissue optical properties. The handheld fiberoptic probe was further developed to include fluorescence spectroscopy. A novel algorithm to combine the fluorescence measurement and the tissue optical properties was derived in order to extract the quantitative fluorescence spectrum, i.e. fluorescence without confounding effects of tissue optical properties. The concentration of fluorescent tumor biomarker can then be extracted. The quantitative fluorescence work culminated in deployment of the fiberoptic probe in clinical trials for the resection of intracranial tumors. The quantitative fluorescence probe out-performed a state-of-the-art fluorescence surgical microscope for a broad range of brain tumor pathologies.\n\tA novel technique for depth-resolved fluorescence detection was developed utilizing multi-excitation fluorescence imaging. An algorithm to extract depth information from the multi-excitation images was derived, with validation in phantoms and a rat brain tumor model. This demonstrates the potential for depth-resolved fluorescence imaging, which there is a clear need for in tumor resection guidance.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».