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Enregistrement W4385945367 · doi:10.1038/s41598-023-40480-3

Mueller matrix polarization parameters correlate with local recurrence in patients with stage III colorectal cancer

2023· article· en· W4385945367 sur OpenAlexafffund
Kseniia Tumanova, Stefano Serra, Anamitra Majumdar, Jigar Lad, Fayez A. Quereshy, Mohammadali Khorasani, I. Alex Vitkin

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Polarization and Ellipsometry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of VictoriaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPrincess Margaret Hospital FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Health Network
Mots-clésMueller calculusColorectal cancerStromaMedicineStage (stratigraphy)HistologyOncologyCancerPolarimetryInternal medicinePathologyBiologyScatteringImmunohistochemistryPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peri-tumoural stroma has been explored as a useful source of prognostic information in colorectal cancer. Using Mueller matrix (MM) polarized light microscopy for quantification of unstained histology slides, the current study assesses the prognostic potential of polarimetric characteristics of peri-tumoural collagenous stroma architecture in 38 human stage III colorectal cancer (CRC) patient samples. Specifically, Mueller matrix transformation and polar decomposition parameters were tested for association with 5-year patient local recurrence outcomes. The results show that some of these polarimetric parameters were significantly different (p value < 0.05) for the recurrence versus the no-recurrence patient cohorts (Mann-Whitney U test). MM parameters may thus be prognostically valuable towards improving clinical management/treatment stratification in CRC patients.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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