Interventional Optical Imaging Permits Instant Visualization of Pathological Zones of Ablated Tumor Periphery and Residual Tumor Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optical imaging (OI) provides real-time clinical imaging capability and simultaneous molecular, morphological, and functional information of disease processes. In this study, we present a new interventional OI technique, which enables in vivo visualization of three distinct pathologic zones of ablated tumor periphery for immediate detection of residual tumors during a radiofrequency ablation (RFA) session. Rabbits with orthotopic hepatic tumors were divided into two groups (n = 8/group): incomplete RFA and complete RFA. Indocyanine green-based interventional OI was used to differentiate three pathological zones: ablated tumor, transition margin, and residual tumor or surrounding normal liver—with quantitative comparison of signal-to-background ratios among the three zones and between incompletely and completely ablated tumors. Subsequent ex vivo OI and pathologic correlation were performed to confirm the findings of interventional OI. Interventional OI could differentiate incompletely or completely ablated tumor peripheries, thus permitting identification of residual tumor. This technique may open new avenues for immediate assessment of tumor eradication during a single interventional ablation session. Significance: Interventional optical imaging can instantly visualize pathologic zones of ablated tumor peripheries to detect residual tumors, which could revolutionize current image-guided interventional oncologic ablation techniques.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».