Wide-field optical coherence tomography for microstructural analysis of key tissue types: a proof-of-concept evaluation
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
Introduction: The presence of positive margins following tumor resection is a frequent cause of re-excision surgery. Nondestructive, real-time intraoperative histopathological imaging methods may improve margin status assessment at the time of surgery; optical coherence tomography (OCT) has been identified as a potential solution but has not been tested with the most common tissue types in surgical oncology using a single, standardized platform. Methods: This was a proof-of-concept evaluation of a novel device that employs wide-field OCT (WF-OCT; OTIS 2.0 System) to image tissue specimens. Various cadaveric tissues were obtained from a single autopsy and were imaged with WF-OCT then processed for permanent histology. The quality and resolution of the WF-OCT images were evaluated and compared to histology and with images in previous literature. Results: A total of 30 specimens were collected and tissue-specific microarchitecture consistent with previous literature were identified on both WF-OCT images and histology slides for all specimens, and corresponding sections were correlated. Application of vacuum pressure during scanning did not affect specimen integrity. On average, specimens were scanned at a speed of 10.3 s/cm 2 with approximately three features observed per tissue type. Conclusion: The WF-OCT images captured in this study displayed the key features of the most common human tissue types encountered in surgical oncology with utility comparable to histology, confirming the utility of an FDA-cleared imaging platform. With further study, WF-OCT may have the potential to bridge the gap between the immediate information needs of the operating room and the longer timeline inherent to histology workflow.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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