Ultrasound and Infrared-Based Imaging Modalities for Diagnosis and Management of Cutaneous Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive bedside imaging tools are becoming more prevalent for assessing cutaneous lesions. Ultrasound used at specific frequencies allows us to assess margins of lesions to minimize the extent of the biopsy that is performed and improve cosmetic outcomes. Vascularity, seen on Doppler ultrasound and contrast-enhanced ultrasound, and stiffness, assessed on tissue elastography, can help differentiate between benign and malignant lesions for clinicians to be more judicious in deciding whether to biopsy. Moreover, research has shown the efficacy in using ultrasound in monitoring flares of hidradenitis suppurativa, a disease affecting apocrine gland-rich areas of the body, for which the current gold standard involves examining and scoring inflammatory lesions with the naked eye. Infrared-based modalities have also been on the uptrend to aid in clinical decision-making regarding suspiciousness of lesions. Reflectance confocal microscopy has lateral resolution that is comparable to histopathology and it has been shown to be an appropriate adjunctive tool to dermoscopy, specifically when evaluating melanomas. Optical coherence tomography has utility in determining lesion thickness because of its depth penetration, and spectrophotometric intracutaneous analysis is becoming more popular as a tool that can be used by general practitioners to know when to refer to dermatology regarding worrisome pigmented lesions. Strides have been made to incorporate electrical impedance spectroscopy alongside dermoscopy in decision-making regarding excision, although the evidence for its use in the clincial setting remains inconclusive. This paper reviews the efficacy and drawbacks of these techniques in the field of dermatology and suggests future directions.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».