Quantification of bowel ischaemia using real-time multispectral Single Snapshot Imaging of Optical Properties (SSOP)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Single snapshot imaging of optical properties (SSOP) is a relatively new non-invasive, real-time, contrast-free optical imaging technology, which allows for the real-time quantitative assessment of physiological properties, including tissue oxygenation (StO2). This study evaluates the accuracy of multispectral SSOP in quantifying bowel ischaemia in a preclinical experimental model. METHODS: In six pigs, an ischaemic bowel segment was created by dividing the arcade branches. Five regions of interest (ROIs) were identified on the bowel loop, as follows: ROI 1: central ischaemic; ROI 2: left marginal; ROI 3: left vascularised; ROI 4: right marginal; and ROI 5: right vascularised. The Trident imaging system, specifically developed for real-time tissue oxygenation imaging using SSOP, was used to image before (T0) and after ischaemia induction. Capillary and systemic lactates were measured at each time point (T0, T15, T30, T45, T60), as well as StO2 values acquired by means of SSOP (SSOP-StO2). RESULTS: The mean value of SSOP-StO2 in ROI 1 was 30.08 ± 6.963 and was significantly lower when compared to marginal ROIs (ROI 2 + ROI 4: 45.67 ± 10.02 p = < 0.0001), and to vascularised ROIs (ROI 3 + ROI 5: 48.08 ± 7.083 p = < 0.0001). SSOP-StO2 was significantly correlated with normalised lactates r = - 0.5892 p < 0.0001 and with histology r =- 0.6251 p = 0.0002. CONCLUSION: Multispectral SSOP allows for a contrast-free accurate assessment of small bowel perfusion identifying physiological tissue oxygenation as confirmed with perfusion biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».