Technique for detecting serial topographic changes in the optic disc and peripapillary retina using scanning laser tomography.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe and evaluate a new statistical technique for detecting topographic changes in the optic disc and peripapillary retina measured with confocal scanning laser tomography. METHODS: The 256x256-pixel array of topographic height values obtained with each image from the Heidelberg Retina Tomograph (Heidelberg Engineering, Heidelberg, Germany) was divided into an array of 64x64 superpixels, where each superpixel contained 16 (i.e., 4x4) pixels. An analysis of variance technique was developed to analyze each superpixel with three baseline and three follow-up images. The performance of the technique was tested with and without adjustment for spatial correlation of topographic values using computer simulations and with real data from a normal control subject and a patient with progressive glaucomatous disc change. RESULTS: Computer simulation with fixed population means and variance, and varying spatial correlation showed a monotonically increasing number of superpixels with significant test results (false positives), with 20% false-positives when the spatial correlation was 0.8 (the approximate median value in real patient data). The number of false-positive results was similar (17%) in serial images of a normal subject. When corrected for spatial correlation, the number of false-positives was independent of the level of spatial correlation and remained at the expected value of less than 5% in both simulations and real data. Although the number of significant test results in the patient with progressive glaucoma decreased after correction for spatial correlation, the change was readily apparent. Statistical power to detect mean differences in topographic values ranging from 0.5 to 4.0 SDs in computer simulation showed low power for changes of 1 SD or less, but increased dramatically with larger changes. CONCLUSIONS: This technique has a high level of sensitivity to detect changes in the optic disc while maintaining a high level of specificity.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».