Automated texture-based segmentation of hair follicles in volumetric optical coherence tomography images of dermatologic burn wounds
Notice bibliographique
Résumé
Adnexal structures in skin, such as sweat glands and hair follicles, harbor stem cells that are indispensable for wound healing following acute injuries such as burns of various degrees [1]. Developing a method to identify and visualize these structures in the dermal layer of tissue would greatly supplement imaging studies probing burn injury depth-extent, to assess whether intact adnexal structures will contribute to wound healing and provide invaluable prognostic information in the clinic. Two methods were recently attempted for this purpose in literature but held limitations of resolution and lack of proper filtering [2, 3], thus here we present an automated segmentation algorithm for volumetrically delineating such adnexal structures as hair follicles from surrounding skin tissue by performing texture-based analysis of optical coherence tomography (OCT) images of burn wounds. OCT, a label-free imaging modality, has been previously used for burn wound examination and is ideally suited for dermatological studies demanding high resolution, real-time, and noncontact evaluation to avoid infliction of further injury and patient discomfort [4]. The proposed method is based on Gamma distribution fits of OCT speckle pattern histograms [5], with demonstrated sensitivity of the fitting parameters to follicle locations, the boundary detection of which is confirmed with histology. Our technique demonstrates high accuracy in hair follicle delineation and strong applicability to subsequent studies to assess skin regeneration potential based on follicle location in measured depth-extent of burn injury, enabling future clinical translation not only to burn wounds, but other types of skin injuries.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 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 ».