Two-Dimensional near Infrared Spectroscopic Imaging of the Hand to Assess Microvascular Abnormalities in Systemic Sclerosis: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Patients affected by systemic sclerosis (SSc) develop functional and structural microvascular alterations and progressive fibrosis of the skin and internal organs. Evaluation of skin microcirculation is an important clinical step in the workup of SSc patients. Near infrared (NIR) spectroscopy is a well-established non-invasive technique to assess haemoglobin oxygen saturation (StO 2 ) in the illuminated tissue. The recent development of NIR spectroscopic two-dimensional (2D) imaging offers the possibility of visualising StO 2 distribution in large tissue areas. This is particularly important in SSc characterised by a very heterogeneous spatial distribution of the microvascular abnormalities. In addition, the short acquisition time of NIR spectroscopic images allows microvascular “dynamic” conditions, such as the vascular response to physical or pharmacological stimuli, to be evaluated. The present study reports the results of the test application of NIR spectroscopic 2D imaging of the palmar whole-hand surface for the evaluation of peripheral microcirculatory dysfunction in one patient with SSc, as compared with a healthy control, both in “static” (resting) and in “dynamic” (ischaemia-reperfusion) conditions. Spatial heterogeneity of microvascular alterations associated with temporal heterogeneity in vascular reactivity to ischaemic challenge make 2D NIR spectroscopic imaging a promising tool in the assessment of SSc, as compared with the current available techniques. A NIR spectroscopic camera by Kent Imaging Inc, Calgary, Canada was used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».