Raman microspectroscopy/micro‐optical coherence tomography approach for chairside diagnosis of periodontal diseases: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to develop and test a combined Raman microspectroscopy (RMS) and micro-optical coherence tomography (μOCT) approach for chairside quantification of gingival collagen, DNA, epithelium, and connective tissue. We hypothesized that a high-resolution RMS/μOCT can characterize healthy and inflamed periodontal tissues for diagnosis and disease activity monitoring. METHODS: A prototype instrument was developed, tested ex vivo on gingival specimens and optimized for in vivo intraoral use. The primary outcome measures were the ratios of oral epithelium to connective tissue thickness (OE:CT) and the amount of DNA to collagen type I (DNA/Col 1), and the thickness of sulcular epithelium (SE). For ex vivo testing, eight subjects with healthy periodontal tissues or with Stage II to IV periodontitis were included in the study and underwent crown-lengthening or periodontal surgical procedures, respectively. Gingival biopsies were scanned by RMS/μOCT and histometric analyses were performed. The proof-of-concept study included OE/CT, DNA/Col 1, and SE assessed in six volunteers with or without signs of gingival inflammation (n = 3/group). RESULTS: The spatially co-registered RMS spectra revealed opposing changes in the collagen and DNA peaks of inflamed compared with healthy tissues (P <0.05). Combined RMS/μOCT analysis showed that OE/CT, DNA/Col, and SE are significantly different between healthy and inflamed sites (P <0.05). Histological assessments confirmed the differences detected by RMS/μOCT. Qualitative analysis of DNA/Col 1 ratios indicated Col I content as the main distinguishing feature for health and DNA content for periodontitis. CONCLUSION: Results suggest that combined RMS/μOCT chairside imaging may distinguish between healthy and diseased sites by evaluating marginal periodontal morphological and biochemical features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».