Declaraciones

¿Ha recibido algún tipo de financiamiento para realizar su investigación sobre esta temática?
No

¿Ha recibido algún pago, honorario u otra compensación por su trabajo acerca de esta investigación?
No

¿Tiene vínculos financieros con alguna entidad que podría llegar a competir estrechamente con los medicamentos, materiales o instrumentos tratados en su investigación?
No

¿Posee o ha solicitado una patente relacionada a los materiales, productos o instrumentos utilizados en su investigación?
No

Este trabajo no cuenta con el apoyo de ningún financiamiento directo o indirecto. El autor asume plena responsabilidad sobre el mismo.

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Objectives: To investigate the diagnostic accuracy and safety of a real-time noninvasive in vivo skin cancer diagnostics utilizing non-discrete molecular LIPS combined with a deep neural network (DNN)-based diagnostic algorithm.

Introduction: Although various skin cancer detection devices have been proposed, most of them are not used owing to their insufficient diagnostic accuracies. Laser-induced plasma spectroscopy (LIPS) can noninvasively extract biochemical information of skin lesions using an ultrashort pulsed laser.

Materials / method: In vivo LIPS spectra were acquired from 296 skin cancers (186 BCCs, 96 SCCs and 14 melanomas) and 316 benign lesions in a multisite clinical study. The diagnostic performance was validated using 10-fold cross-validations.

Results: The sensitivity and specificity for differentiating skin cancers from benign lesions using LIPS and the DNN-based algorithm were 94.3% (95% CI: 91.6 – 96.9%) and 88.6% (95% CI: 85.1 – 92.1%), respectively. No adverse events, including macroscopic or microscopic visible marks or pigmentation due to laser irradiation, were observed.

Conclusion: This LIPS system with a DNN-based diagnostic algorithm is a promising tool to distinguish skin cancers from benign lesions with high diagnostic accuracy in real clinical settings.

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Si
Por favor especifique las entidades (individuo, empresa, sociedad): CANFIELD

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Si
Por favor especifique las entidades (individuo, empresa, sociedad): CANFIELD

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No

Este trabajo es presentado gracias al apoyo de: CANFIELD

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