Melanin quantification by in vitro and in vivo analysis of near‐infrared fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
Summary Objective measurements of melanin can provide important information for differentiating melanoma from benign pigmented lesions and in assessing pigmentary diseases. Herein, we evaluate near‐infrared (NIR) fluorescence as a possible tool to quantify melanin. Various concentrations of in vitro Sepia melanin in tissue phantoms were measured with NIR fluorescence and diffuse reflectance spectroscopy. Similar optic measurements were conducted in vivo on 161 normal human skin sites. Diffuse reflectance spectroscopy was used to quantify the melanin content via Stamatas–Kollias algorithm. At physiologic concentrations, increasing in vitro melanin concentrations demonstrated higher fluorescence that was linearly correlated ( R 2 = 0.99, p < .001). At higher concentrations, the fluorescence signal plateaued. A linear relationship was also observed with melanin content in human skin ( R 2 = 0.59, p < .001). Comparing the fluorescence and reflectance signals with in vitro and in vivo samples, the estimated melanin concentration in human skin ranged between 0 and 1.25 mg/ml, consistent with previous quantitative studies involving invasive methods.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».