Effects of epidermal pigmentation on the accuracy of hyperspectral versus commercial near-infrared spectroscopy tissue oximeters
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of pulse and tissue oximeters has been questioned due to potential bias related to skin pigmentation. Current commercial oximeters use a limited number of wavelengths to estimate tissue blood oxygen saturation (StO<sub>2</sub>), failing to account for additional light absorption caused by melanin which particularly important in individuals with darker skin. This limitation has resulted in inaccurate readings, missed diagnoses, and delayed treatment for these people. Interestingly, the absorption spectrum of melanin in the near-infrared region decreases quasi-monotonically with wavelength, similar to light scattering, which can be effectively mitigated by applying spectral derivatives to hyperspectral near-infrared spectroscopy (<i>h</i>-NIRS) measurements. Consequently, we hypothesize that <i>h</i>-NIRS can mitigate the confounding effects of melanin, to provide more accurate measurements of StO<sub>2</sub> across diverse skin tones. This study evaluates the accuracy of <i>h</i>-NIRS in comparison to few-wavelength spectroscopy (i.e. simulated commercial tissue oximeters) through simulations and tissue-mimicking phantom experiments. The accuracy of <i>h</i>-NIRS for determining StO<sub>2</sub> was assessed against two “virtual devices”, each mimicking a commercially available tissue oximeter (INVOS-5100c and NIRO- 200NX). Results showed significant skin tone-dependent biases of the simulated commercial devices, while <i>h</i>-NIRS demonstrated consistently low errors (<3%) across all skin tones and oxygenation levels. These findings confirm that <i>h</i>-NIRS can effectively mitigate skin tone biases, achieving superior accuracy compared to these commercial devices. These findings are significant as they offer a viable solution to a major limitation of current tissue oximeters and establish <i>h</i>-NIRS as a promising technique for inclusive assessment of StO<sub>2</sub>.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».