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Enregistrement W4391514728 · doi:10.29011/2574-710x.10198

Young’s Moduli of Human Lung Parenchyma and Tumours

2024· article· en· W4391514728 sur OpenAlexafffund
Brandon Loshusan

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Research and Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging and Pathology Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesLawson Health Research Institute
Mots-clésParenchymaHuman lungModuliLungMedicinePathologyPhysicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumour localization of small deep subpleural lesions during VATS depends on the differential tissue stiffness between a tumour and the adjacent tissue.To obtain a quantitative measure of stiffness, we catalogued the Young's Modulus of in situ abnormal lung lesions and adjacent tissue from resected specimens.A 5 to 10 mm section of resected tumour and adjacent lung tissue was placed in a custom indenting elastometer device to measure the Young's Modulus.The device applied a uniform force on the tissue samples to varying levels of tissue displacement -up to 15% of their thickness.The Young's Modulus was calculated from 200 measurements of forces and displacements.Each set of measurements was repeated three times.The Young's Modulus for each tissue histology was assessed by parametric or nonparametric analyses as appropriate.The median [range] Young's Modulus for all lung tumours (12.73 kPa [2.68-199.10];p < 0.001) was significantly higher than adjacent lung tissue (6.12 kPa [1.65-13.19];p < 0.001).Adenocarcinomas, squamous cell carcinomas, various metastases, and granuloma/fibromas had Young's Modulus values greater than adjacent lung histologies.This is the first study to report the elastic properties of human lung parenchyma in various disease states and abnormal lesions.There was a significant difference between the Young's Moduli of human lung tumours and parenchyma.These findings may aid in the development of improved intraoperative localization technologies for minimally invasive pulmonary surgeries.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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