Feasibility of using spatial frequency-domain imaging intraoperatively during tumor resection
Notice bibliographique
Résumé
Mapping the optical absorption and scattering properties of tissues using spatial frequency-domain imaging (SFDI) enhances quantitative fluorescence imaging of protoporphyrin IX (PpIX) in gliomas in the preclinical setting. The feasibility of using SFDI in the operating room was investigated here. A benchtop SFDI system was modified to mount directly to a commercial operating microscope. A digital light processing module imposed a selectable spatial light pattern from a broad-band xenon arc lamp to illuminate the surgical field. White light excitation and a liquid crystal-tunable filter allowed the diffuse reflectance images to be recorded at discrete wavelengths from 450 to 720 nm on a sCMOS camera. The performance was first tested in tissue-simulating phantoms, and data were then acquired intraoperatively during brain tumor resection surgery. The optical absorption and transport scattering coefficients could be estimated with average errors of 3.2% and 4.5% for the benchtop and clinical systems, respectively, with spatial resolution of better than 0.7 mm. These findings suggest that SFDI can be implemented in a clinically relevant configuration to achieve accurate mapping of the optical properties in the surgical field that can then be applied to achieve quantitative imaging of the fluorophore.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».