Non-invasive dynamic assessment of conjunctival melanomas by photoacoustic imaging
Notice bibliographique
Résumé
This study describes non-invasive photoacoustic imaging to detect and monitor the growth of conjunctival melanomas in vivo. Conjunctival melanomas were induced by injection of melanotic B16F10 cells into the subconjunctival space in syngeneic albino C57BL/6 mice. Non-invasive in vivo photoacoustic tomography was performed before, and after tumor induction up to 2 weeks. Spectral unmixing was performed to determine the location and to assess the distribution of melanin. The melanin photoacoustic signal intensity was quantified from the tumor-bearing and control eyes at all timepoints. For postmortem validation, total tumor and melanotic tumor volumes were measured using H&E stained tumor sections and were compared to in vivo photoacoustic imaging measurements. Photoacoustic imaging non-invasively detected eyes bearing conjunctival tumors of varying sizes. The melanin signal was detected as early as immediately following injection of melanotic tumor cells. Changes in tumor size over time were assessed with changes in the volume and intensity of the melanin signal. Four growing tumors and one regressing tumor were observed. Three tumors without significant change in signal intensity over time were observed, showing variable growth. Photoacoustic melanin signal on the last day of in vivo imaging correlated with postmortem total tumor volume (R 2 = 0.81) and melanotic tumor volume (R 2 = 0.80). The results of our study show that actively growing conjunctival melanomas can be quantified in a non-invasive manner using in vivo photoacoustic tomography. The photoacoustic melanin signal intensity correlated with total and melanotic tumor volume. This novel in vivo imaging platform may help to assess new treatment modalities to manage ocular tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».