Time‐resolved fluorescence (TRF) and diffuse reflectance spectroscopy (DRS) for margin analysis in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: One of the major problems in breast cancer surgery is defining surgical margins and establishing complete tumor excision within a single surgical procedure. The goal of this work is to establish instrumentation that can differentiate between tumor and normal breast tissue with the potential to be implemented in vivo during a surgical procedure. METHODS: A time-resolved fluorescence and reflectance spectroscopy (tr-FRS) system is used to measure fluorescence intensity and lifetime as well as collect diffuse reflectance (DR) of breast tissue, which can subsequently be used to extract optical properties (absorption and reduced scatter coefficient) of the tissue. The tr-FRS data obtained from patients with Invasive Ductal Carcinoma (IDC) whom have undergone lumpectomy and mastectomy surgeries is presented. A preliminary study was conducted to determine the validity of using banked pre-frozen breast tissue samples to study the fluorescence response and optical properties. Once the validity was established, the tr-FRS system was used on a data-set of 40 pre-frozen matched pair cases to differentiate between tumor and normal breast tissue. All measurements have been conducted on excised normal and tumor breast samples post surgery. RESULTS: Our results showed the process of freezing and thawing did not cause any significant differences between fresh and pre-frozen normal or tumor breast tissue. The tr-FRS optical data obtained from 40 banked matched pairs showed significant differences between normal and tumor breast tissue. CONCLUSION: The work detailed in the main study showed the tr-FRS system has the potential to differentiate malignant from normal breast tissue in women undergoing surgery for known invasive ductal carcinoma. With further work, this successful outcome may result in the development of an accurate intraoperative real-time margin assessment system. Lasers Surg. Med. 50:236-245, 2018. © 2018 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».