In silico experiments of time-resolved near-infrared light transport through human fingers with simulated rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse optical techniques have been used to assess joint inflammation in rheumatoid arthritis (RA); however, there is scant data on the use of time-domain (TD) techniques for this purpose. We conducted TD simulations in a realistic finger joint and investigated how TD parameters changed in response to simulated joint inflammation. An MRI image of a healthy human finger was segmented into 7 tissue types and manipulated to create 4 models representing various degrees of RA disease activity. NIRFAST was used to simulate TD light propagation through the models at 800nm using an array of light sources/detectors placed across the proximal interphalangeal (PIP) joint. Parameters were extracted from the resulting TPSFs using statistical moments (number of photons, mean time-of-flight, centralized variance), temporal binning (early, middle, late temporal windows), and Fourier decomposition to produce a series of 2D images. Spatial frequency components were then extracted from each of the images and used to detect differences between the 4 models of disease activity. Spatial frequency amplitudes of high-frequency temporal Fourier component images differentiated between models with 100% accuracy and with the highest percent differences (i.e., performance). However, once Poisson noise was added to the TPSFs, amplitudes of early photon and total number of photon images at the 0.14mm−1 spatial frequency had the highest performance for accuracy cut-offs of 95% and 100%, respectively. Future work will focus on validating results with experimental TD-DOI data and assessing how combinations of various parameters can be used to increase performance while maintaining accuracy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».