Identification of Anomalous Features of Intravitreal Injections Using Micro-Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify anomalous features that impact drug delivery in the eye as a result of intravitreal injections using micro-computed tomography imaging. METHODS: Three-dimensional micro-computed tomography images were acquired following an intravitreal injection of 0.03 mL of contrast agent into ex vivo porcine eyes (n = 24). A baseline scan was acquired prior to injection to detect any abnormalities in the eyes. Acquisition continued at various time intervals up to 230 min post-injection. RESULTS: Air bubbles were clearly visible within the vitreous of 21 eyes following injections. There was a total of 36 air bubbles in the 21 eyes and the volume of the air bubbles ranged from 0.01 µL to 1.50 µL. It was found the size of the air bubbles decreased over the scanning period. Furthermore, many of the injected boli in the eye specimens did not have the commonly assumed spherical shape; rather, a variety of other shapes resulted. CONCLUSION: The presence of air bubbles and inconsistent bolus shapes have indicated that intravitreal injections have high variability. It is only through the realization of these anomalous features that the efficacy of intravitreal drug delivery will be improved through a consistent and accurate injection technique.
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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 ».