Добірка наукової літератури з теми "Breast infrared imaging"
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Статті в журналах з теми "Breast infrared imaging"
Keyserlingk, J. R., P. D. Ahlgren, E. Yu, N. Belliveau, and 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.
Повний текст джерелаLozano, Adolfo, Jody C. Hayes, Lindsay M. Compton, and Fatemeh Hassanipour. "Pilot Clinical Study Investigating the Thermal Physiology of Breast Cancer via High-Resolution Infrared Imaging." Bioengineering 8, no. 7 (June 22, 2021): 86. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering8070086.
Повний текст джерелаGutierrez-Delgado, Francisco, and 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.
Повний текст джерелаMambou, Sebastien, Petra Maresova, Ondrej Krejcar, Ali Selamat, and Kamil Kuca. "Breast Cancer Detection Using Infrared Thermal Imaging and a Deep Learning Model." Sensors 18, no. 9 (August 25, 2018): 2799. http://dx.doi.org/10.3390/s18092799.
Повний текст джерелаTsietso, Dennies, Abid Yahya, and Ravi Samikannu. "A Review on Thermal Imaging-Based Breast Cancer Detection Using Deep Learning." Mobile Information Systems 2022 (September 30, 2022): 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8952849.
Повний текст джерелаNegied, Nermin K. "Infrared Thermography-Based Breast Cancer Detection — Comprehensive Investigation." International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, no. 06 (April 21, 2019): 1957002. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419570027.
Повний текст джерелаDalmaso, C. N., J. V. C. Vargas, and M. L. Brioschi. "INFRARED IMAGING AND COMPUTERIZED TOMOGRAPHY IN BREAST CANCER: CASE STUDY." Revista de Engenharia Térmica 20, no. 1 (April 12, 2021): 75. http://dx.doi.org/10.5380/reterm.v20i1.80456.
Повний текст джерелаAbdel-Nasser, Mohamed, Antonio Moreno, and Domenec Puig. "Breast Cancer Detection in Thermal Infrared Images Using Representation Learning and Texture Analysis Methods." Electronics 8, no. 1 (January 16, 2019): 100. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8010100.
Повний текст джерелаAgostini, Valentina, Marco Knaflitz, and Filippo Molinari. "Motion Artifact Reduction in Breast Dynamic Infrared Imaging." IEEE Transactions on Biomedical Engineering 56, no. 3 (March 2009): 903–6. http://dx.doi.org/10.1109/tbme.2008.2005584.
Повний текст джерелаVerdonck, M., A. Denayer, B. Delvaux, S. Garaud, R. De Wind, C. Desmedt, C. Sotiriou, K. Willard-Gallo, and 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.
Повний текст джерелаДисертації з теми "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.
Повний текст джерелаHall, 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.
Повний текст джерелаCarlak, Hamza Feza. "Medical Electro-thermal Imaging." Phd thesis, METU, 2012. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12614168/index.pdf.
Повний текст джерелаs 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.
Повний текст джерелаVerdonck, 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.
Повний текст джерела/
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.
Знайти повний текст джерелаSmolina, 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.
Повний текст джерелаLe 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.
Повний текст джерелаPuvanakrishnan, Priyaveena. "Near-infrared narrowband imaging of tumors using gold nanoparticles." 2011. http://hdl.handle.net/2152/14362.
Повний текст джерелаtext
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.
Повний текст джерелаКниги з теми "Breast infrared imaging"
Johansen, Bruce, and Adebowale Akande, eds. Nationalism: Past as Prologue. Nova Science Publishers, Inc., 2021. http://dx.doi.org/10.52305/aief3847.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Breast infrared imaging"
Knackstedt, Rebecca, Cagri Cakmakoglu, Graham S. Schwarz, and Risal S. Djohan. "Breast Reduction Guidance." In 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.
Повний текст джерелаCakmakoglu, Cagri, Thomas Y. Xia, Risal S. Djohan, and Graham S. Schwarz. "Implant-Based Breast Reconstruction." In 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.
Повний текст джерелаBaffa, Matheus de Freitas Oliveira, and Aura Conci. "Radiomics for Breast IR-Imaging Classification." In 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.
Повний текст джерелаEtehadtavakol, Mahnaz, and Eddie Y. K. Ng. "An Overview of Medical Infrared Imaging in Breast Abnormalities Detection." In Application of Infrared to Biomedical Sciences, 45–57. Singapore: Springer Singapore, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-3147-2_4.
Повний текст джерелаMambou, Sebastien, Ondrej Krejcar, Petra Maresova, Ali Selamat, and Kamil Kuca. "Novel Four Stages Classification of Breast Cancer Using Infrared Thermal Imaging and a Deep Learning Model." In Bioinformatics and Biomedical Engineering, 63–74. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-17935-9_7.
Повний текст джерелаHobbins, William, William Amalu, Jonathan Head, and Robert Elliot. "Infrared Imaging of the Breast." In Medical Infrared Imaging, 9–1. CRC Press, 2007. http://dx.doi.org/10.1201/9781420008340.ch9.
Повний текст джерелаAmalu, William, William Hobbins, Jonathan Head, and Robert Elliot. "Infrared Imaging of the Breast." In Medical Infrared Imaging, 1–22. CRC Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1201/b12938-11.
Повний текст джерелаYassa, Mariam, P. Ahlgren, Normand Belliveau, E. Yu, and John R.Keyserlingk. "Functional Infrared Imaging of the Breast." In Medical Infrared Imaging, 10–1. CRC Press, 2007. http://dx.doi.org/10.1201/9781420008340.ch10.
Повний текст джерелаKeyserlingk, John, P. Ahlgren, E. Yu, Normand Belliveau, and Mariam Yassa. "Functional Infrared Imaging of the Breast." In Medical Infrared Imaging, 1–28. CRC Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1201/b12938-12.
Повний текст джерелаWiecek, Boguslaw, Maria Wiecek, Robert Strakowski, M. Strzelecki, T. Jakubowska, M. Wysocki, and C. Drews-Peszynski. "Breast Cancer Screening Based on Thermal Image Classification." In Medical Infrared Imaging, 1–20. CRC Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1201/b12938-16.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Breast infrared imaging"
Moderhak, M., and A. Nowakowski. "Problems of 3D breast imaging." In 2008 Quantitative InfraRed Thermography. QIRT Council, 2008. http://dx.doi.org/10.21611/qirt.2008.03_06_17.
Повний текст джерелаJiang, Shudong, Brian W. Pogue, Ashley M. Laughney, and Keith D. Paulsen. "Pressure-enhanced near-infrared breast imaging: toward cancer patient imaging." In SPIE BiOS: Biomedical Optics, edited by Bruce J. Tromberg, Arjun G. Yodh, Mamoru Tamura, Eva M. Sevick-Muraca, and Robert R. Alfano. SPIE, 2009. http://dx.doi.org/10.1117/12.808071.
Повний текст джерелаLeslie, L. Suzanne, Andre Kadjacsy-Balla, and Rohit Bhargava. "High-definition Fourier transform infrared spectroscopic imaging of breast tissue." In SPIE Medical Imaging, edited by Metin N. Gurcan and Anant Madabhushi. SPIE, 2015. http://dx.doi.org/10.1117/12.2082461.
Повний текст джерелаQuaresima, Valentina, Romina Sfareni, Steve J. Matcher, Jeffrey W. Hall, and Marco Ferrari. "Optical Mapping of the Human Breast using Second Derivative Near Infrared Spectroscopy." In Biomedical Optical Spectroscopy and Diagnostics. Washington, D.C.: Optica Publishing Group, 2006. http://dx.doi.org/10.1364/bosd.1996.ap5.
Повний текст джерелаBhowmik, Mrinal Kanti, Usha Rani Gogoi, Kakali Das, Anjan Kumar Ghosh, Debotosh Bhattacharjee, and Gautam Majumdar. "Standardization of infrared breast thermogram acquisition protocols and abnormality analysis of breast thermograms." In SPIE Commercial + Scientific Sensing and Imaging, edited by Joseph N. Zalameda and Paolo Bison. SPIE, 2016. http://dx.doi.org/10.1117/12.2223421.
Повний текст джерелаYousefi, Bardia, Clemente Ibarra Castanedo, and Xavier P.V. Maldague. "Thermal-driven biomarkers for breast cancer screening using dynamic infrared imaging modality." In 2020 Quantitative InfraRed Thermography. QIRT Council, 2020. http://dx.doi.org/10.21611/qirt.2020.146.
Повний текст джерелаGonzález Contreras, Francisco J., Julian Ríos, Vanessa L. Toscano-Cárdenas, Veronica Serrano-Gomez, and Raymundo González. "Use of infrared imaging in the assessment of breast tuberculosis." In Infrared Sensors, Devices, and Applications X, edited by Ashok K. Sood, Priyalal Wijewarnasuriya, and Arvind I. D'Souza. SPIE, 2020. http://dx.doi.org/10.1117/12.2568225.
Повний текст джерелаJiang, Shudong, Xu Cao, Mingwei Zhou, Jinchao Feng, Brian W. Pogue, and Keith D. Paulsen. "MRI-guide near infrared spectroscopic tomographic imaging system with wearable optical breast interface for breast imaging." In Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue XIV, edited by Sergio Fantini and Paola Taroni. SPIE, 2021. http://dx.doi.org/10.1117/12.2579087.
Повний текст джерелаJiang, Shudong, Brian W. Pogue, Ashley M. Laughney, and Keith D. Paulsen. "Pressure-Enhanced Near-Infrared Breast Imaging of Normal Subjects." In Biomedical Optics. Washington, D.C.: OSA, 2008. http://dx.doi.org/10.1364/biomed.2008.bsue17.
Повний текст джерелаBouzy, Pascaline, Yu-Pei Tseng, Christian Pedersen, Peter Tidemand-Lichtenberg, Palombo Francesca, and Nick Stone. "Advances in Mid-Infrared Spectroscopic Imaging for Analysis of Breast Cancer Associated Microcalcifications." In Mid-Infrared Coherent Sources. Washington, D.C.: OSA, 2018. http://dx.doi.org/10.1364/mics.2018.mt3c.8.
Повний текст джерелаЗвіти організацій з теми "Breast infrared imaging"
Yalavarthy, Phaneendra K. Three-Dimensional near Infrared Imaging of Pathophysiological Changes within the Breast. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada468530.
Повний текст джерелаYalavarthy, Phaneendra K. Three-Dimensional Near Infrared Imaging of Pathophysiological Changes Within the Breast. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada480855.
Повний текст джерелаDehghani, Hamid. Three Dimensional Reconstruction Algorithm for Imaging Pathophysiological Signal within Breast Tissue Using Near Infrared Light. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada428927.
Повний текст джерелаDehghani, Hamid. Three Dimensional Reconstruction Algorithm for Imaging Pathophysiological Signals Within Breast Tissue Using Near Infrared Light. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, July 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada459783.
Повний текст джерелаZheng, Gang, Juan Chen, and 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, May 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada472022.
Повний текст джерелаDeng, Chun, Zhenyu Zhang, Zhi Guo, Hengduo Qi, Yang Liu, Haimin Xiao, and 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, November 2021. http://dx.doi.org/10.37766/inplasy2021.11.0062.
Повний текст джерелаYahav, Shlomo, John Brake, and Noam Meiri. Development of Strategic Pre-Natal Cycling Thermal Treatments to Improve Livability and Productivity of Heavy Broilers. United States Department of Agriculture, December 2013. http://dx.doi.org/10.32747/2013.7593395.bard.
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