Littérature scientifique sur le sujet « Breast infrared imaging »
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Articles de revues sur le sujet "Breast infrared imaging"
Keyserlingk, J. R., P. D. Ahlgren, E. Yu, N. Belliveau et M. Yassa. « Functional infrared imaging of the breast ». IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine 19, no 3 (2000) : 30–41. http://dx.doi.org/10.1109/51.844378.
Texte intégralLozano, Adolfo, Jody C. Hayes, Lindsay M. Compton et Fatemeh Hassanipour. « Pilot Clinical Study Investigating the Thermal Physiology of Breast Cancer via High-Resolution Infrared Imaging ». Bioengineering 8, no 7 (22 juin 2021) : 86. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering8070086.
Texte intégralGutierrez-Delgado, Francisco, et José Guadalupe Vázquez-Luna. « Feasibility of New-generation Infrared Imaging Screening for Breast Cancer in Rural Communities ». Oncology & ; Hematology Review (US) 06 (2010) : 60. http://dx.doi.org/10.17925/ohr.2010.06.0.60.
Texte intégralMambou, Sebastien, Petra Maresova, Ondrej Krejcar, Ali Selamat et Kamil Kuca. « Breast Cancer Detection Using Infrared Thermal Imaging and a Deep Learning Model ». Sensors 18, no 9 (25 août 2018) : 2799. http://dx.doi.org/10.3390/s18092799.
Texte intégralTsietso, Dennies, Abid Yahya et Ravi Samikannu. « A Review on Thermal Imaging-Based Breast Cancer Detection Using Deep Learning ». Mobile Information Systems 2022 (30 septembre 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8952849.
Texte intégralNegied, Nermin K. « Infrared Thermography-Based Breast Cancer Detection — Comprehensive Investigation ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no 06 (21 avril 2019) : 1957002. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419570027.
Texte intégralDalmaso, C. N., J. V. C. Vargas et M. L. Brioschi. « INFRARED IMAGING AND COMPUTERIZED TOMOGRAPHY IN BREAST CANCER : CASE STUDY ». Revista de Engenharia Térmica 20, no 1 (12 avril 2021) : 75. http://dx.doi.org/10.5380/reterm.v20i1.80456.
Texte intégralAbdel-Nasser, Mohamed, Antonio Moreno et Domenec Puig. « Breast Cancer Detection in Thermal Infrared Images Using Representation Learning and Texture Analysis Methods ». Electronics 8, no 1 (16 janvier 2019) : 100. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8010100.
Texte intégralAgostini, Valentina, Marco Knaflitz et Filippo Molinari. « Motion Artifact Reduction in Breast Dynamic Infrared Imaging ». IEEE Transactions on Biomedical Engineering 56, no 3 (mars 2009) : 903–6. http://dx.doi.org/10.1109/tbme.2008.2005584.
Texte intégralVerdonck, M., A. Denayer, B. Delvaux, S. Garaud, R. De Wind, C. Desmedt, C. Sotiriou, K. Willard-Gallo et E. Goormaghtigh. « Characterization of human breast cancer tissues by infrared imaging ». Analyst 141, no 2 (2016) : 606–19. http://dx.doi.org/10.1039/c5an01512j.
Texte intégralThèses sur le sujet "Breast infrared imaging"
Tam, Koman Kwok-Man. « A non-destructive approach for breast cancer diagnosis and pathological strategy using infrared and raman spectroscopy ». Phd thesis, School of Chemistry, 2006. http://hdl.handle.net/2123/7259.
Texte intégralHall, David Jonathan. « The development of a near infrared time resolved imaging system and the assessment of the methodology for breast imaging ». Thesis, University College London (University of London), 1996. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.243779.
Texte intégralCarlak, Hamza Feza. « Medical Electro-thermal Imaging ». Phd thesis, METU, 2012. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12614168/index.pdf.
Texte intégrals health by imaging tissue conductivity distribution. Due to metabolic heat generation values and thermal characteristics that differ from tissue to tissue, thermal imaging has started to play an important role in medical diagnosis. To increase the temperature contrast in thermal images, the characteristics of the two imaging modalities can be combined. This is achieved by implementing thermal imaging applying electrical currents from the body surface within safety limits (i.e., thermal imaging in active mode). Electrical conductivity of tissues changes with frequency, so it is possible to obtain more than one thermal image for the same body. Combining these images, more detailed information about the tumor tissue can be acquired. This may increase the accuracy in diagnosis while tumor can be detected at deeper locations. Feasibility of the proposed technique is investigated with analytical and numerical simulations and experimental studies. 2-D and 3-D numerical models of the female breast are developed and feasibility work is implemented in the frequency range of 10 kHz and 800 MHz. Temporal and spatial temperature distributions are obtained at desired depths. Thermal body-phantoms are developed to simulate the healthy breast and tumor tissues in experimental studies. Thermograms of these phantoms are obtained using two different infrared cameras (microbolometer uncooled and cooled Quantum Well Infrared Photodetectors). Single and dual tumor tissues are determined using the ratio of uniform (healthy) and inhomogeneous (tumor) images. Single tumor (1 cm away from boundary) causes 55 °
mC temperature increase and dual tumor (2 cm away from boundary) leads to 50 °
mC temperature contrast. With multi-frequency current application (in the range of 10 kHz-800 MHz), the temperature contrast generated by 3.4 mm3 tumor at 9 mm depth can be detected with the state-of-the-art thermal imagers.
Erickson, Sarah J. « Clinical Translation of a Novel Hand-held Optical Imager for Breast Cancer Diagnosis ». FIU Digital Commons, 2011. http://digitalcommons.fiu.edu/etd/407.
Texte intégralVerdonck, Magali. « FTIR imaging : a potential new tool to characterize cancer cells and tumor infiltrating lymphocytes in human breast cancer ». Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2015. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/209047.
Texte intégral/
Le cancer du sein est le carcinome le plus fréquent chez la femme. C’est une maladie très hétérogène du point de vue histologique, de la réponse thérapeutique et de l’évolution clinique. Une détection rapide et précise de la maladie est cruciale, un diagnostic du cancer du sein dès les premiers stades de la maladie permet une meilleure prise en charge du patient et est directement associé à un meilleur pronostic. Néanmoins la classification actuelle des cancers du sein ne permet souvent pas de caractériser la maladie de manière précise, ce qui donne lieu à la mise en place de traitements moins ciblés et une évolution clinique peu favorable. Pour remédier à cela, des efforts conséquents sont réalisés en recherche, dans le but de mettre au point des méthodes capables d’identifier et de caractériser les cellules tumorales. De plus il est actuellement reconnu que le micro-environnement tumoral (composé des cellules non-tumorales) influence fortement la progression du cancer. Récemment de nombreuses études ont montré que la présence de lymphocytes au niveau des tumeurs mammaires (TILs) était corrélée à un meilleur facteur pronostic et prédictif. Bien que l’évaluation des TILs soit de grande importance dans le cadre des immunothérapies, cet élément n’est actuellement pas pris en compte dans les analyses de routine. Par ailleurs, l’imagerie infrarouge par transformée de Fourier (FTIR) a démontré son utilité dans l’étude de plusieurs cancers humains. La spectroscopie infrarouge (IR) couplée à la microscopie fourni des images composées de multiples spectres qui reflètent la composition biochimique et les modifications dans les échantillons biologiques. De ce fait l’imagerie infrarouge procure des informations utiles pour améliorer l’identification et la caractérisation du cancer du sein. L’objectif général de cette thèse est d’améliorer le diagnostic du cancer du sein par imagerie FTIR pour mieux identifier et caractériser les cellules cancéreuses et le micro-environnement tumoral des tumeurs mammaires. Dans un premier temps nous avons effectué une étude de faisabilité afin d’évaluer l’impact du protocole de fixation des tissus sur les spectres IR. Bien que les spectres soient indéniablement influencés par cette altération biochimique, nos résultats indiquent que des types cellulaires proches sont influencés de manière similaire et peuvent donc être discriminés sur base de leurs caractéristiques spectrales. Nous avons ensuite démontré la capacité de l’imagerie IR de distinguer un environnement tumoral d’un environnement normal sur base des particularités spectrales des cellules tumorales et de la matrice extracellulaire. Une attention particulière a ensuite été portée afin d’identifier des signatures spectrales de cellules immunitaires du sang et au sein d’organes lymphoïdes secondaires, tels que les amygdales. Nos résultats ont révélé que l’imagerie IR permet d'identifier une signature spectrale particulière, que nous avons associée à une stimulation lymphocytaire. Finalement nous avons mis en évidence l’utilité de l’imagerie IR en tant qu’outil complémentaire pour identifier et caractériser les TILs dans les échantillons tumoraux mammaires. De manière générale, nos résultats suggèrent que l’imagerie IR fournit des informations intéressantes et fiables pour améliorer la caractérisation et l’évaluation du micro-environnement immunitaire dans les tumeurs mammaires.
Doctorat en Sciences agronomiques et ingénierie biologique
info:eu-repo/semantics/nonPublished
Joblin, Anthony. « Resolution and contrast of a time domain transillumination breast imaging system ». Thesis, Queensland University of Technology, 1998.
Trouver le texte intégralSmolina, Margarita. « Breast cancer cell lines grown in a three-dimensional culture model : a step towards tissue-like phenotypes as assessed by FTIR imaging ». Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2018. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/267686.
Texte intégralLe cancer du sein est une maladie très hétérogène, tant au niveau clinique que biologique. Cette hétérogénéité rend impossible la caractérisation moléculaire complète des cellules cancéreuses individuelles dans la pratique clinique courante. Dans ce contexte, l’imagerie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR) des coupes tissulaires permet d'obtenir pour chaque pixel d'une image de tissu des centaines de marqueurs potentiels indépendants, ce qui pourrait faire de cette technique un outil particulièrement puissant pour identifier des différents types et sous-types cellulaires. L'interprétation des spectres infrarouges (IR) enregistrés à partir des coupes histologiques nécessite cependant une calibration qui fait actuellement défaut. Cette calibration pourrait être obtenue à partir de lignées cellulaires tumorales bien caractérisées. Traditionnellement, les cellules épithéliales mammaires sont étudiées in vitro sous forme de monocouches adhérentes bidimensionnelles (2D), ce qui conduit à l'altération de la communication entre les cellules et leur environnement et, par conséquent, à la perte de l’architecture et de la fonction du tissu épithélial. Un certain nombre d'interactions physiologiques clés peuvent être rétablies en utilisant des systèmes de culture tridimensionnelle (3D) dans une matrice extracellulaire riche en laminine (lrECM). L'objectif de cette thèse consiste à étudier par imagerie FTIR l'influence du microenvironnement (via une comparaison entre les cultures 2D et 3D lrECM ou les cultures 3D lrECM en présence ou en l’absence de fibroblastes) sur une série de treize lignées de cellules tumorales mammaires humaines bien caractérisées et à déterminer les conditions de culture générant des phénotypes spectraux qui se rapprochent le plus de ceux observés dans les tissus tumoraux. Au cours de ce travail, nous avons mis au point la culture des lignées cellulaires dans un modèle 3D lrECM ainsi qu’une méthodologie de préparation des échantillons offrant la possibilité de les comparer de manière pertinente avec les cellules cancéreuses présentes dans les coupes histologiques. De même, nous avons étudié par imagerie FTIR les effets du microenvironnement sur les lignées de cellules tumorales et inversement. Pour les lignées investiguées, le passage d’une culture 2D à une culture 3D lrECM s’accompagne, en effet, de modifications du spectre IR étroitement corrélées aux modifications du transcriptome. Les marqueurs spectraux indiquent également que l’environnement 3D génère un phénotype cellulaire proche de celui trouvé dans les coupes histologiques. De manière intéressante, cette proximité est d’autant plus renforcée en présence de fibroblastes dans le milieu de culture.
Doctorat en Sciences agronomiques et ingénierie biologique
info:eu-repo/semantics/nonPublished
Gonzalez, Jean. « Development and Testing of a Second Generation Hand-held Optical Imager ». FIU Digital Commons, 2012. http://digitalcommons.fiu.edu/etd/596.
Texte intégralPuvanakrishnan, Priyaveena. « Near-infrared narrowband imaging of tumors using gold nanoparticles ». 2011. http://hdl.handle.net/2152/14362.
Texte intégraltext
Altoé, Mirella Lorrainy. « Diffuse Optical Tomography Imaging of Chemotherapy-Induced Changes in Breast Tissue Metabolism ». Thesis, 2020. https://doi.org/10.7916/d8-69vw-sa90.
Texte intégralLivres sur le sujet "Breast infrared imaging"
Johansen, Bruce, et Adebowale Akande, dir. Nationalism : Past as Prologue. Nova Science Publishers, Inc., 2021. http://dx.doi.org/10.52305/aief3847.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Breast infrared imaging"
Knackstedt, Rebecca, Cagri Cakmakoglu, Graham S. Schwarz et Risal S. Djohan. « Breast Reduction Guidance ». Dans Video Atlas of Intraoperative Applications of Near Infrared Fluorescence Imaging, 249–50. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-38092-2_29.
Texte intégralCakmakoglu, Cagri, Thomas Y. Xia, Risal S. Djohan et Graham S. Schwarz. « Implant-Based Breast Reconstruction ». Dans Video Atlas of Intraoperative Applications of Near Infrared Fluorescence Imaging, 245–48. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-38092-2_28.
Texte intégralBaffa, Matheus de Freitas Oliveira, et Aura Conci. « Radiomics for Breast IR-Imaging Classification ». Dans Artificial Intelligence over Infrared Images for Medical Applications and Medical Image Assisted Biomarker Discovery, 10–19. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19660-7_2.
Texte intégralEtehadtavakol, Mahnaz, et Eddie Y. K. Ng. « An Overview of Medical Infrared Imaging in Breast Abnormalities Detection ». Dans Application of Infrared to Biomedical Sciences, 45–57. Singapore : Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-3147-2_4.
Texte intégralMambou, Sebastien, Ondrej Krejcar, Petra Maresova, Ali Selamat et Kamil Kuca. « Novel Four Stages Classification of Breast Cancer Using Infrared Thermal Imaging and a Deep Learning Model ». Dans Bioinformatics and Biomedical Engineering, 63–74. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-17935-9_7.
Texte intégralHobbins, William, William Amalu, Jonathan Head et Robert Elliot. « Infrared Imaging of the Breast ». Dans Medical Infrared Imaging, 9–1. CRC Press, 2007. http://dx.doi.org/10.1201/9781420008340.ch9.
Texte intégralAmalu, William, William Hobbins, Jonathan Head et Robert Elliot. « Infrared Imaging of the Breast ». Dans Medical Infrared Imaging, 1–22. CRC Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1201/b12938-11.
Texte intégralYassa, Mariam, P. Ahlgren, Normand Belliveau, E. Yu et John R.Keyserlingk. « Functional Infrared Imaging of the Breast ». Dans Medical Infrared Imaging, 10–1. CRC Press, 2007. http://dx.doi.org/10.1201/9781420008340.ch10.
Texte intégralKeyserlingk, John, P. Ahlgren, E. Yu, Normand Belliveau et Mariam Yassa. « Functional Infrared Imaging of the Breast ». Dans Medical Infrared Imaging, 1–28. CRC Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1201/b12938-12.
Texte intégralWiecek, Boguslaw, Maria Wiecek, Robert Strakowski, M. Strzelecki, T. Jakubowska, M. Wysocki et C. Drews-Peszynski. « Breast Cancer Screening Based on Thermal Image Classification ». Dans Medical Infrared Imaging, 1–20. CRC Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1201/b12938-16.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Breast infrared imaging"
Moderhak, M., et A. Nowakowski. « Problems of 3D breast imaging ». Dans 2008 Quantitative InfraRed Thermography. QIRT Council, 2008. http://dx.doi.org/10.21611/qirt.2008.03_06_17.
Texte intégralJiang, Shudong, Brian W. Pogue, Ashley M. Laughney et Keith D. Paulsen. « Pressure-enhanced near-infrared breast imaging : toward cancer patient imaging ». Dans SPIE BiOS : Biomedical Optics, sous la direction de Bruce J. Tromberg, Arjun G. Yodh, Mamoru Tamura, Eva M. Sevick-Muraca et Robert R. Alfano. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.808071.
Texte intégralLeslie, L. Suzanne, Andre Kadjacsy-Balla et Rohit Bhargava. « High-definition Fourier transform infrared spectroscopic imaging of breast tissue ». Dans SPIE Medical Imaging, sous la direction de Metin N. Gurcan et Anant Madabhushi. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2082461.
Texte intégralQuaresima, Valentina, Romina Sfareni, Steve J. Matcher, Jeffrey W. Hall et Marco Ferrari. « Optical Mapping of the Human Breast using Second Derivative Near Infrared Spectroscopy ». Dans Biomedical Optical Spectroscopy and Diagnostics. Washington, D.C. : Optica Publishing Group, 2006. http://dx.doi.org/10.1364/bosd.1996.ap5.
Texte intégralBhowmik, Mrinal Kanti, Usha Rani Gogoi, Kakali Das, Anjan Kumar Ghosh, Debotosh Bhattacharjee et Gautam Majumdar. « Standardization of infrared breast thermogram acquisition protocols and abnormality analysis of breast thermograms ». Dans SPIE Commercial + Scientific Sensing and Imaging, sous la direction de Joseph N. Zalameda et Paolo Bison. SPIE, 2016. http://dx.doi.org/10.1117/12.2223421.
Texte intégralYousefi, Bardia, Clemente Ibarra Castanedo et Xavier P.V. Maldague. « Thermal-driven biomarkers for breast cancer screening using dynamic infrared imaging modality ». Dans 2020 Quantitative InfraRed Thermography. QIRT Council, 2020. http://dx.doi.org/10.21611/qirt.2020.146.
Texte intégralGonzález Contreras, Francisco J., Julian Ríos, Vanessa L. Toscano-Cárdenas, Veronica Serrano-Gomez et Raymundo González. « Use of infrared imaging in the assessment of breast tuberculosis ». Dans Infrared Sensors, Devices, and Applications X, sous la direction de Ashok K. Sood, Priyalal Wijewarnasuriya et Arvind I. D'Souza. SPIE, 2020. http://dx.doi.org/10.1117/12.2568225.
Texte intégralJiang, Shudong, Xu Cao, Mingwei Zhou, Jinchao Feng, Brian W. Pogue et Keith D. Paulsen. « MRI-guide near infrared spectroscopic tomographic imaging system with wearable optical breast interface for breast imaging ». Dans Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue XIV, sous la direction de Sergio Fantini et Paola Taroni. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2579087.
Texte intégralJiang, Shudong, Brian W. Pogue, Ashley M. Laughney et Keith D. Paulsen. « Pressure-Enhanced Near-Infrared Breast Imaging of Normal Subjects ». Dans Biomedical Optics. Washington, D.C. : OSA, 2008. http://dx.doi.org/10.1364/biomed.2008.bsue17.
Texte intégralBouzy, Pascaline, Yu-Pei Tseng, Christian Pedersen, Peter Tidemand-Lichtenberg, Palombo Francesca et Nick Stone. « Advances in Mid-Infrared Spectroscopic Imaging for Analysis of Breast Cancer Associated Microcalcifications ». Dans Mid-Infrared Coherent Sources. Washington, D.C. : OSA, 2018. http://dx.doi.org/10.1364/mics.2018.mt3c.8.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Breast infrared imaging"
Yalavarthy, Phaneendra K. Three-Dimensional near Infrared Imaging of Pathophysiological Changes within the Breast. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mars 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada468530.
Texte intégralYalavarthy, Phaneendra K. Three-Dimensional Near Infrared Imaging of Pathophysiological Changes Within the Breast. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mars 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada480855.
Texte intégralDehghani, Hamid. Three Dimensional Reconstruction Algorithm for Imaging Pathophysiological Signal within Breast Tissue Using Near Infrared Light. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada428927.
Texte intégralDehghani, Hamid. Three Dimensional Reconstruction Algorithm for Imaging Pathophysiological Signals Within Breast Tissue Using Near Infrared Light. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada459783.
Texte intégralZheng, Gang, Juan Chen et Klara Stefflova. Near-Infrared Fluorescence Imaging Guided Therapy : Molecular Beacon-Based Photosensitizers Triggered by Breast Cancer-Specific mRNA. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mai 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada472022.
Texte intégralDeng, Chun, Zhenyu Zhang, Zhi Guo, Hengduo Qi, Yang Liu, Haimin Xiao et Xiaojun Li. Assessment of intraoperative use of indocyanine green fluorescence imaging on the number of lymph node dissection during minimally invasive gastrectomy : a systematic review and meta-analysis. INPLASY - International Platform of Registered Systematic Review and Meta-analysis Protocols, novembre 2021. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2021.11.0062.
Texte intégralYahav, Shlomo, John Brake et Noam Meiri. Development of Strategic Pre-Natal Cycling Thermal Treatments to Improve Livability and Productivity of Heavy Broilers. United States Department of Agriculture, décembre 2013. http://dx.doi.org/10.32747/2013.7593395.bard.
Texte intégral