Sentinel lymph node mapping using ICG fluorescence and cone beam CT – a feasibility study in a rabbit model of oral cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Current sentinel lymph node biopsy (SLNB) techniques, including use of radioisotopes, have disadvantages including the use of a radioactive tracer. Indocyanine green (ICG) based near-infrared (NIR) fluorescence imaging and cone beam CT (CBCT) have advantages for intraoperative use. However, limited literature exists regarding their use in head and neck cancer SLNB.Methods: This was a prospective, non-randomized study using a rabbit oral cavity VX2 squamous cell carcinoma model (n = 10) which develops lymph node metastasis. Pre-operatively, images were acquired by MicroCT. During surgery, CBCT and NIR fluorescence imaging of ICG was used to map and guide the SLNB resection.Results: Intraoperative use of ICG to guide fluorescence resection resulted in identification of all lymph nodes identified by pre-operative CT. CBCT was useful for near real time intraoperative imaging and 3D reconstruction. Conclusions: This pre-clinical study further demonstrates the technical feasibility, limitations and advantages of intraoperative NIR-guided ICG imaging for SLN identification as a complementary method during head and neck surgery.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».