Site‐specific variations in cutaneous autofluorescence revealed by excitation‐emission matrix spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although cutaneous autofluorescence has been utilized for evaluation of skin conditions, there is a paucity of data on normal human skin autofluorescence and its dependence on anatomical site. The objective of this study is to use excitation-emission matrix spectroscopy to quantify and characterize skin autofluorescence at different body sites. METHODS: Ten anatomical sites from 30 healthy volunteers were measured with a double-grating excitation-emission matrix spectrofluorometer. RESULTS: For the 10 body sites evaluated, there were four overall patterns of autofluorescence: skin from the head and neck exhibits high superficial and low bilayer fluorescence; the dorsal forearm and dorsal hand have both low superficial and bilayer fluorescence; the upper inner arm and back have high superficial and intermediate bilayer fluorescence; while the palm and thumbnail have both high superficial and bilayer fluorescence. The corresponding fluorescence excitation-emission peaks for these patterns were as follows: head and neck, 3 peaks at 290-300/330-350, 360-380/460-485, and 380-420/610-630 nm; dorsal forearm and dorsal hand, 2 peaks around 295-300/345-360 and 385-395/460-485 nm; upper inner arm and back, 3 peaks around 295-300/335-355, 335-340/390-410, and 375-390/455-480 nm; palm and thumbnail, 3 peaks around 285-300/345-355, 335-345/390-410, and 365-390/450-480 nm. CONCLUSION: Cutaneous fluorescence varies in distinct patterns according to anatomical site, due to the component fluorophores present, skin thickness, and the degree of melanization and long term sun exposure. These EEM patterns for normal skin should be accounted for when interpreting fluorescence signals from disease states and can also be used to guide the selection of optimal wavebands when applying this optical modality.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».