A Clinical Study to Assess Diffuse Reflectance Spectroscopy with an Auto-Calibrated, Pressure-Sensing Optical Probe in Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Diffuse reflectance spectroscopy (DRS) is a powerful tool for quantifying optical and physiological tissue properties such as hemoglobin oxygen saturation and vascularity. DRS is increasingly used clinically for distinguishing cancerous lesions from normal tissue. However, its widespread clinical acceptance is still limited due to uncontrolled probe–tissue interface pressure that influences reproducibility and introduces operator-dependent results. In this clinical study, we assessed and validated a pressure-sensing and automatic self-calibration DRS in patients with suspected head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). The clinical study enrolled nineteen patients undergoing HNSCC surgical biopsy procedures. Patients consented to evaluation of this improved DRS system during surgery. For each patient, we obtained 10 repeated measurements on one tumor site and one distant normal location. Using a Monte Carlo-based model, we extracted the hemoglobin saturation data along with total hemoglobin content and scattering properties. A total of twelve cancer tissue samples from HNSCC patients and fourteen normal tissues were analyzed. A linear mixed effects model tested for significance between repeated measurements and compared tumor versus normal tissue. These results demonstrate that cancerous tissues have a significantly lower hemoglobin saturation compared to normal controls (p < 0.001), which may be reflective of tumor hypoxia. In addition, there were minimal changes over time upon probe placement and repeated measurement, indicating that the pressure-induced changes were minimal and repeated measurements did not differ significantly from the initial value. This study demonstrates the feasibility of conducting optical spectroscopy measurements on intact lesions prior to removal during HNSCC procedures, and established that this probe provides diagnostically-relevant physiologic information that may impact further treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».