The progress and perspectives of terahertz technology for diagnosis of neoplasms: a review
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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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».