Morphological features of abnormal fundus autofluorescence (FAF) using Spectral Domain OCT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate morphological features of hyper and hypo autofluorescence areas using Spectral Domain OCT technology. Methods 16 patients ( 10 male , 6 females ) with first diagnosis of age related maculopathy and dry AMD have been enrolled.Visual acuity test ( Snellen chart ) and Amsler’ grid test have been performed. Patients underwent to fundus autofluorescence ( FAF ) study (cSLO HRA 2 Laser source 488 nm , Barrier filter 500 nm, Heidelberg , Germany ) and Specral Domain OCT evaluation ( SD OCT OTI , Canada ). The FAF abnormalities have been compared to OCT images using gray scale and colour inversion system. Abnormalities in outer limiting membrane ( OLM ) profile , photoreceptor inner‐outer segment junction and RPE layer have been recorded for each patient. Results OCT did not show any morphological changes in areas of hyperautofluorescence . In cases of hypoautofluorescence , main OCT changes were : abnormal profile of the OLM with continuous gaps , disruption of the IS/OS junction with focal breaks and granular destructuration of the RPE layer .No alterations inside neurosensory retina or modifications of retinal thickness and volume have been recorded. Conclusion Abnormal FAF is mainly derived from RPE lipofuscin . Excessive accumulation of lipofuscin has been associated with degeneration of RPE cells and photoreceptors. SD‐OCT is able to show retinal morphological changes associated to abnormal FAF improving our knowledge in pathophisiologic pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».