Lanzamiento Enero 2027

Ensayo controlado aleatorizado2026Acceso abierto

Deep Learning-Based OCT Segmentation for Stiffness Quantification in Evaluating Low-Level Laser Therapy for Wound Healing

Ramadhan GT, Jan YK, Liau BY, Cheng HT, Shen WC, Tai CC, Pravin SC, Venkataramani K, Lee WC, Ching CTS, Lung CW

Journal of biophotonics · 0 citas

Cómo se estudió

Diseño
Ensayo controlado aleatorizado (indexado por PubMed)
Estudiado en
Personas
Resultado principal
Marcadores de salud y funcionamiento

Quién lo pagó

Financiación
Financiación independiente
Gobierno
National Science and Technology Council
Gobierno
National Science and Technology Council of Taiwan
Subvenciones
National Science and Technology Council (NSTC114-2923-E468-001-MY3); National Science and Technology Council (NSTC114-2410-H468-016)

Según 2 financiadores declarados y la declaración de financiación del texto completo.

Publicación

Publicado
2026-06-01 · J Biophotonics · vol. 19 · número 6 · pág. e70291
Editorial
Wiley
Citado
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Referencias
49 trabajos
Acceso
Acceso abierto (revista híbrida) · CC-BY
Áreas de investigación
Laser Applications in Dentistry and Medicine · Medical Image Segmentation Techniques · Optical Coherence Tomography Applications
Palabras clave
low-level laser therapy, wound healing, skin stiffness, optical coherence tomography, U-Net segmentation, tissue mechanics, tissue compliance, 660 nm laser
MeSH
skin, humans, tomography, optical coherence, wound healing, image processing, computer-assisted, mechanical phenomena, biomechanical phenomena, low-level light therapy, deep learning

11 autores

  • Gilang Titah Ramadhan🇮🇩Universitas Tiga Serangkai
  • Yih‐Kuen Jan🇺🇸University of Illinois Urbana-Champaign
  • Ben-Yi Liau🇹🇼Feng Chia University
  • Hsu‐Tang Cheng🇹🇼Asia University; Asia University Hospital
  • Wei-Cheng Shen🇹🇼Asia University
  • Chien‐Cheng Tai🇹🇼Taipei Medical University
  • Sheena Christabel Pravin🇮🇳Vellore Institute of Technology University
  • V. Kiruthika🇮🇳Vellore Institute of Technology University
  • Winson Chiu-Chun Lee🇦🇺University of Wollongong
  • Congo Tak Shing Ching🇹🇼National Chung Hsing University
  • Chi-Wen Lung🇹🇼🇺🇸 · autor de correspondenciaAsia University; University of Illinois Urbana-Champaign

Resumen

El texto original del estudio, en el idioma en que se publicó.

Background

This study evaluated the short-term biomechanical response of wound tissue following low-level laser therapy (LLLT) by examining changes in skin stiffness, a surrogate biomechanical indicator of short-term tissue response, across different limb regions.

Methods

A 660 nm LLLT protocol was applied to wound sites. Skin stiffness was quantified using optical coherence tomography (OCT) combined with an air-jet indentation system, enabling non-contact measurement of tissue deformation. For accurate layer-specific assessment, a U-Net-based model was employed to automate OCT image segmentation.

Results

The automated segmentation by the U-Net model achieved a segmentation accuracy of 92%, facilitated precise segmentation of skin layers. LLLT significantly reduced skin stiffness after treatment, indicating an acute modulation of tissue compliance.

Conclusion

Short-duration LLLT reduces skin stiffness immediately post-treatment, indicating its potential as a non-invasive intervention to modulate the biomechanical environment of wounds.

Trial registration

ClinicalTrials.gov identifier: NCT07177274.

Resumen vía Europe PMC. Los derechos de autor siguen siendo de los autores o la editorial (CC BY).

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