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Enregistrement W4284958333 · doi:10.1002/jbio.202200129

Multimodal system for optical biopsy of melanoma with integrated ultrasound, optical coherence tomography and Raman spectroscopy

2022· article· en· W4284958333 sur OpenAlexaff
Anatoly Fedorov Kukk, Di Wu, Evelyn Gaffal, Rüdiger Panzer, Steffen Emmert, Bernhard Roth

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésOptical coherence tomographyMaterials scienceOpticsFiducial markerRaman spectroscopyUltrasoundBiomedical engineeringTomographyPenetration depthComputer scienceRadiologyMedicinePhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a new single-head multimodal optical system that integrates optical coherence tomography (OCT), 18 MHz ultrasound (US) tomography and Raman spectroscopy (RS), allowing for fast (<2 min) and noninvasive skin cancer diagnostics and lesion depth measurement. The OCT can deliver structural and depth information of smaller skin lesions (<1 mm), while the US allows to measure the penetration depth of thicker lesions (≥4 mm), and the RS analyzes the chemical composition from a small chosen spot (≤300 μm) that can be used to distinguish between benign and malignant melanoma. The RS and OCT utilize the same scanning and optical setup, allowing for co-localized measurements. The US on the other side is integrated with an acoustical reflector, which enables B-mode measurements on the same position as OCT and RS. The US B-mode scans can be translated across the sample by laterally moving the US transducer, which is made possible by the developed adapter with a flexible membrane. We present the results on custom-made liquid and agar phantoms that show the resolution and depth capabilities of the setup, as well as preliminary ex vivo measurements on mouse models with ∼4.3 mm thick melanoma.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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