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Enregistrement W4234773881 · doi:10.32920/ryerson.14644803

Feasibility of interstitial ex-vivo mammary autofluorescne microendoscopy

2021· preprint· en· W4234773881 sur OpenAlexaff
Dena Monjazebi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyBiopsyBreast cancerAutofluorescenceRadiologyEx vivoMammographyCancerPathologyIn vivoInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decades our knowledge of breast cancer has been rapidly evolving yet the basic paradigm of diagnosis and treatment of cancer has not. In cancer diagnosis, presentation of breast cancer can be a palpable lump or a suspicious mass on screening imaging, namely a mammogram. However, malignancy will be ascertained by tissue biopsy if needed. Biopsy is the gold standard breast cancer diagnostic test. Biopsy sampling is invasive, painful and costly. In addition, when the interpretation of current imaging modalities is not concordant with pathology results the biopsies may have to be repeated. Microendoscopy autofluorescence (AM) is a method of acquiring images directly from the tissues that contain fluorescent susceptible molecules (fluorophore). Studies of endoscopy in colon and esophagus showed that AM imaging is capable to recognize malignancy and can be utilized to discriminate between normal tissue and tumor. Additionally, it has been shown that, AM was able to differentiate cancer versus normal cells when a microendoscope was inserted into a breast duct. The main purpose of this study is to investigate if the same contrast exists if AM applied interstitially into the ex-vivo mastectomy breast tissues. This is a feasibility study to explore if interstitial AM has the potential to be coupled with breast cancer imaging diagnostics to provide better discrimination of the characteristics of the target tissue inside. The success in this approach could significantly reduce the number of required tissue biopsies to confirm the diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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