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Enregistrement W4400333230 · doi:10.1002/jbio.202400087

Toward noncontact macroscopic imaging of multiple cancers using multi‐spectral inelastic scattering detection

2024· letter· en· W4400333230 sur OpenAlexafffund
Sandryne David, Nassim Ksantini, F. Dallaire, Katherine Ember, François Daoust, Guillaume Sheehy, Costas G. Hadjipanayis, Kevin Petrecca, Brian C. Wilson, Frédéric Leblond

Notice bibliographique

RevueJournal of Biophotonics · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpectroscopy Techniques in Biomedical and Chemical Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMontreal Neurological Institute and HospitalPolytechnique MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRaman scatteringRaman spectroscopySpectral imagingOpticsNuclear magnetic resonanceMaterials scienceInelastic scatteringResolution (logic)ScatteringPhysicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Here we introduce a Raman spectroscopy approach combining multi‐spectral imaging and a new fluorescence background subtraction technique to image individual Raman peaks in less than 5 seconds over a square field‐of‐view of 1‐centimeter sides with 350 micrometers resolution. First, human data is presented supporting the feasibility of achieving cancer detection with high sensitivity and specificity – in brain, breast, lung, and ovarian/endometrium tissue – using no more than three biochemically interpretable biomarkers associated with the inelastic scattering signal from specific Raman peaks. Second, a proof‐of‐principle study in biological tissue is presented demonstrating the feasibility of detecting a single Raman band – here the CH 2 /CH 3 deformation bands from proteins and lipids – using a conventional multi‐spectral imaging system in combination with the new background removal method. This study paves the way for the development of a new Raman imaging technique that is rapid, label‐free, and wide field.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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