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Enregistrement W2985048797 · doi:10.1002/jbio.201960083

Full‐field swept‐source optical coherence tomography and neural tissue classification for deep brain imaging

2019· article· en· W2985048797 sur OpenAlexafffund
Ilan Felts Almog, Fu‐Der Chen, Sühan Senova, Anton Fomenko, Elise Gondard, Wesley D. Sacher, Andrés M. Lozano, Joyce K. S. Poon

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésOptical coherence tomographyNeuroimagingTomographyCoherence (philosophical gambling strategy)Optical tomographyBiomedical engineeringDeep brain stimulationBrain tumorPreclinical imagingOpticsComputer scienceNeuroscienceArtificial intelligenceMedicinePhysicsIn vivoPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical coherence tomography can differentiate brain regions with intrinsic contrast and at a micron scale resolution. Such a device can be particularly useful as a real-time neurosurgical guidance tool. We present, to our knowledge, the first full-field swept-source optical coherence tomography system operating near a wavelength of 1310 nm. The proof-of-concept system was integrated with an endoscopic probe tip, which is compatible with deep brain stimulation keyhole neurosurgery. Neuroimaging experiments were performed on ex vivo brain tissues and in vivo in rat brains. Using classification algorithms involving texture features and optical attenuation, images were successfully classified into three brain tissue types.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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