Technological advances in NIRS devices and parameters measured: examples from clinical studies of the urologic system
Notice bibliographique
Résumé
Background: Since the original application of NIRS to study the bladder, a series of advances have enabled the urologic system to be more comprehensively studied, and range of devices now provide previously unavailable physiologic measurements. As in other fields, this evolution follows progressive improvements in the technology, the availability of new components and materials, and construct of novel software and algorithms. Methods: Review of the literature describing NIRS monitoring of the urologic system (bladder, pelvic floor, urinary sphincter, brain). Results: The advent of lasers and development of fiberoptics established NIRS as a viable entity, and allowed transcutaneous monitoring of physiologic changes in the bladder detrusor muscle during spontaneous voiding. Small light emitting diodes which traded depth of penetration for portability led to wearable devices when combined with wireless capability; emitter and photodiode refinement, spatially resolved geometry, and software and algorithm development spawned the current generation of compact, robust multipotential devices, including a transvaginal interface able to quantify reoxygenation recovery in pelvic floor muscles, and interrogate the urinary sphincter. Functional NIRS allows brain mediated neural activity linked to bladder sensation and control of voiding to be mapped in real time during evaluation of voiding dysfunction; simultaneous fNIRS during fMRI is also feasible. Wearable devices linked to wireless peripherals enable serial monitoring at home of voiding parameters once only available in the hospital setting; exploration of artificial intelligence will further expand the urologic relevance of NIRS. Conclusions: The technological advances evident in urologic applications of NIRS mirror those occurring in other fields.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».