The progress and perspectives of terahertz technology for diagnosis of neoplasms: a review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past few decades, significant attention has been paid to the biomedical applications of terahertz (THz) technology. Nowadays, THz spectroscopy and imaging have allowed numerous demanding problems in the biological, medical, food, plant and pharmaceutical sciences to be solved. Among the biomedical applications, the label-free diagnosis of malignant and benign neoplasms represents one of the most attractive branches of THz technology. Despite this attractiveness, THz diagnosis methods are still far from being ready for use in medical practice. In this review, we consider modern research results in the THz diagnosis of malignant and benign neoplasms, along with the topical research and engineering problems which restrain the translation of THz technology to clinics. We start by analyzing the common models of THz-wave–tissue interactions and the effects of tissue exposure to THz waves. Then, we discuss the existing modalities of THz spectroscopic and imaging systems, which have either already been applied in medical imaging, or hold strong potential. We summarize the earlier-reported and original results of the THz measurements of neoplasms with different nosology and localization. We pay attention to the origin of contrast between healthy and pathological tissues in the THz spectra and images, and discuss the prospects of THz technology in non-invasive, minimally invasive and intraoperative diagnosis, as well as in aiding histology. Finally, we review the challenging problems of THz diagnosis, as well as attempts to solve them, which should bring THz technology much closer to medical practice. This review allows one to objectively uncover the benefits and weaknesses of THz technology in the diagnosis of malignant and benign neoplasms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle