Nanoscale biomaterials for terahertz imaging: A non-invasive approach for early cancer detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Terahertz (THz) technology is developing a non-invasive imaging system for biosensing and clinical diagnosis. THz medical imaging mainly benefits from great sensitivity in detecting changes in water content and structural variations in diseased cells versus normal tissues. Compared to healthy tissues, cancerous tumors contain a higher level of water molecules and show structural changes, resulting in different THz absorption. Here we described the principle of THz imaging and advancement in the field of translational biomedicine and early detection of pathologic tissue, with a particular focus on oncology. In addition, although the main forte of THz imaging relies on detecting differences in water content to distinguish the exact margin of tumor, THz displays limited contrast in living tissue for in-vivo clinical imaging. In the last few years, nanotechnology has attracted attention to aid THz medical imaging and various nanoparticles have been investigated as contrast enhancements to improve the accuracy, sensitivity, and specificity of THz images. Most of these multimodal contrast agents take advantage of the temperature-dependent of THz spectrum to the conformational variation of the water molecule. We discuss advances in developing THz contrast agents to accelerate the advancement of non-invasive THz imaging with improved sensitivity and specificity for translational clinical oncology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle