Longitudinal study of retinal degeneration in a rat using spectral domain optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Rodent models of retinal degenerative diseases are used by vision scientists to develop therapies and to understand mechanisms of disease progression. Measurement of changes to the thickness of the various retinal layers provides an objective metric to evaluate the performance of the therapy. Because invasive histology is terminal and provides only a single data point, non-invasive imaging modalities are required to better study progression, and to reduce the number of animals used in research. Optical Coherence Tomography (OCT) has emerged as a dominant imaging modality for human ophthalmic imaging, but has only recently gained significant attention for rodent retinal imaging. OCT provides cross section images of retina with micron-scale resolution which permits measurement of the retinal layer thickness. However, in order to be useful to vision scientists, a significant fraction of the retinal surface needs to be measured. In addition, because the retinal thickness normally varies as a function of distance from optic nerve head, it is critical to sample all regions of the retina in a systematic fashion. We present a longitudinal study of OCT to measure retinal degeneration in rats which have undergone optic nerve axotomy, a well characterized form of rapid retinal degeneration. Volumetric images of the retina acquired with OCT in a time course study were segmented in 2D using a semi-automatic segmentation algorithm. Then, using a 3D algorithm, thickness measurements were quantified across the surface of the retina for all volume segmentations. The resulting maps of the changes to retinal thickness over time represent the progression of degeneration across the surface of the retina during injury. The computational tools complement OCT retinal volumetric acquisition, resulting in a powerful tool for vision scientists working with rodents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».