Polarization-Sensitive Second Harmonic Generation Microscopy for Investigations of Diseased Collagenous Tissues
Notice bibliographique
Résumé
The advancement of non-invasive quantitative optical diagnosis techniques such as polarization-sensitive second harmonic generation microscopy (PSHG) for diseases such as cancer presents opportunities for improving disease understanding and survival rates. Here, novel and developing techniques in PSHG microscopy applied for the differentiation of cancerous or diseased tissues are presented, including circular dichroism, modulation of laser linear polarization, detection of outgoing linear laser polarization, and double-Stokes Mueller. Typically, initial cancer diagnosis is performed by visual inspection of stained biopsy or surgical resection tissue sections under bright-field microscopy, however, early diagnosis is challenging due to variability in morphological interpretation of the tissues, and because cancer initiation regions can be small and easy to miss. Therefore, pathologists could benefit in identifying cancer on biopsy or surgical resection sections by using unbiased quantitative automated technologies with high spatial resolution and improved disease specificity that can check the entire slide pixel-by-pixel. Second harmonic generation microscopy offers the opportunity to measure ultrastructural alterations in collagenous scaffolds of organ tissues virtually background free on submicron-sized tissue regions. The approach is particularly interesting for cancer diagnosis applications, because during cancer initiation and progression, the collagen in the affected tissue extracellular matrix is often deregulated and becomes disorganized. This mini-review contains a thorough summary of PSHG techniques that have interrogated diseased tissues, and discusses their technical variations and successes in disease discrimination.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».