Clinical applications of infrared and Raman spectroscopy: state of play and future challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Vibrational spectroscopies, based on infrared absorption and/or Raman scattering provide a detailed fingerprint of a material, based on the chemical content. Diagnostic and prognostic tools based on these technologies have the potential to revolutionise our clinical systems leading to improved patient outcome, more efficient public services and significant economic savings. However, despite these strong drivers, there are many fundamental scientific and technological challenges which have limited the implementation of this technology in the clinical arena, although recent years have seen significant progress in addressing these challenges. This review examines (i) the state of the art of clinical applications of infrared absorption and Raman spectroscopy, and (ii) the outstanding challenges, and progress towards translation, highlighting specific examples in the areas of in vivo, ex vivo and in vitro applications. In addition, the requirements of instrumentation suitable for use in the clinic, strategies for pre-processing and statistical analysis in clinical spectroscopy and data sharing protocols, will be discussed. Emerging consensus recommendations are presented, and the future perspectives of the field are assessed, particularly in the context of national and international collaborative research initiatives, such as the UK EPSRC Clinical Infrared and Raman Spectroscopy Network, the EU COST Action Raman4Clinics, and the International Society for Clinical Spectroscopy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle