Automated detection and cell density assessment of keratocytes in the human corneal stroma from ultrahigh resolution optical coherence tomograms
Notice bibliographique
Résumé
Keratocytes are fibroblast-like cells that maintain the optical clarity and the overall health of the cornea. The ability to measure precisely their density and spatial distribution in the cornea is important for the understanding of corneal healing processes and the diagnostics of some corneal disorders. A novel computerized approach to detection and counting of keratocyte cells from ultra high resolution optical coherence tomography (UHR-OCT) images of the human corneal stroma is presented. The corneal OCT data is first processed using a state-of-the-art despeckling algorithm to reduce the effect of speckle on detection accuracy. A thresholding strategy is then employed to allow for improved delineation of keratocyte cells by suppressing similarly shaped features in the data, followed by a second-order moment analysis to identify potential cell nuclei candidates. Finally, a local extrema strategy is used to refine the candidates to determine the locations and the number of keratocyte cells. Cell density distribution analysis was carried in 3D UHR-OCT images of the human corneal stroma, acquired in-vivo. The cell density results obtained using the proposed novel approach correlate well with previous work on computerized keratocyte cell counting from confocal microscopy images of human cornea.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».