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Enregistrement W2609224334

Optical Coherence Tomography for Quantitative Assessment of Microstructural and Microvascular Alterations in Late Oral Radiation Toxicity

2015· dissertation· en· W2609224334 sur OpenAlexfundno aff
Bahar Davoudi

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésOptical coherence tomographyToxicityMedicineMedical physicsRadiologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than half of head-and-neck cancer patients undergo radiotherapy at some point during their treatment. Even though the use of conformed therapeutic beams has increased radiation dose localization to the tumor, resulting in more normal tissue sparing, still, in many head-and-neck cancer patients, the healthy tissue of the oral cavity still receives a sizeable amount of radiation. This causes acute and / or late complications in these patients. The latter occur as late as several months or even years after the completion of treatment and are typically associated with severe symptoms. Currently, the clinical method for diagnosing these complications is visual examination of the oral tissue surface. However, it has been well established that such complications originate in subsurface oral tissue layers including its microvasculature. Therefore, to better understand the mechanism of these complications and to be able to diagnose them earlier, there exists a need for subsurface monitoring of the irradiated oral tissue. Histology has been used as such a tool for research purposes; however, its use in clinical diagnosis is limited due to its invasive and hazardous nature. Therefore, in this thesis, I propose to use optical coherence tomography (OCT) as a subsurface, micron-scale resolution optical imaging tool that can provide images of oral tissue subsurface layers down to a depth of 1-2 mm (structural OCT), as well as images demonstrating vessel morphology (speckle variance OCT) and blood flow information (Doppler OCT). This thesis explains the development of an OCT setup and an oral probe to acquire images in-vivo. Moreover, it introduces a software-based quantification platform for extracting specific biologically-meaningful metrics from the structural and vascular OCT images. It then describes the application of the developed imaging and quantification platform in a feasibility clinical study that was performed on 15 late oral radiation toxicity patients and 5 age-matched healthy volunteers. The results of this clinical study show that: 1) the value of the developed metrics (such as epithelium to lamina propria thickness, vessel diameter, and blood velocity) is significantly different between the two cohorts; 2) radiation-induced abnormalities in structural OCT images are primarily observed in the regions where the total radiation dose exceeded ~50 Gy. The results of this study demonstrate the promising ability of the developed OCT imaging and quantification platform to highlight biologically meaningful differences between late oral radiation toxicity patients and healthy volunteers in the structural and vascular images. This methodology may also be used in prognostic studies to monitor the efficacy of the medication prescribed to late oral radiation toxicity patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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