Intraoperative In-vivo Verification of Tissues by Optical Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Any surgical intervention, even a minimal one, poses a potential danger, which is not always predictable.At laparoscopic and robot-assisted surgery, which are intensively developed today, the surgeon is almost devoid of tactile sensations.In addition, a colour reproduction of the image may be slightly altered.It leads to interpretive errors [1].Another problem exists in regenerative medicine.At local transplantations of stem cells, the cells will differentiate into the tissue, they are injected.Thus, the necessity to create a convenient tool that allows the surgeon to perform an intraoperative rapid identification and verification of anatomical structures and types of tissues without its damaging is apparent.Non-invasive and minimally invasive optical diagnostic techniques, in particular, in-vivo spectrophotometric methods, are known in medicine for a long time, about a quarter of a century, or more [2].In recent years, one can see many attempts to use them as intraoperative diagnostic tools for navigation and tissue identification at surgery interventions [1,3].There are many studies devoted to the analysis of diffuse backscattering spectra for various tissues to find specific quantitative criteria for their differentiation [3].There are also many researches attempting to verify tissues using fluorescence spectra [4] and autofluorescence ones [5,6].In our study, we used the combined diffuse reflectance spectroscopy and fluorescent spectroscopy technique, which exploits the differences in absorption, scattering and fluorescent properties of biological tissues.The study was carried out with the use of our new laser diagnostic system "Multicom", developed by LLC "Research and Development Center EOS-Medica".Optical properties of various types of tissues of laboratory white rats were measured.To reduce a number of variables, the principal component analysis with rotation (varimax) was applied.For the fluorescence spectrum, 98.3% of the dispersion was explained by five principal components.For the spectrum of the intensity of the diffuse backscattering, six principal components allowed to explain 92.2% of the dispersion.The eleven principal components obtained were included in the discriminant analysis.Statistical processing of data was carried out by IBM SPSS Statistics v23 (IBM corp., USA).Eight out of eleven types of tissues were verified with the accuracy more than 80%.Thus, we showed experimentally that the combined spectroscopy technique may be useful for intraoperative navigation and identification of types of tissues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».