In-vivo imaging of keratoconic corneas using high-speed high-resolution swept-source OCT
Notice bibliographique
Résumé
Keratoconus (KC) is a progressive degenerative corneal disease that can lead to a strong deformation of the cornea and loss of clarity, causing distorted or blurred vision. Surgical treatment for severe cases requires precise evaluation of the corneal curvature, thickness, layer structure, and clarity. Current clinical instruments for assessing the corneal shape cannot resolve the internal structure, and high-resolution microscopy techniques are limited to a small field of view. We have implemented a swept-source OCT (SS-OCT) system that enables high-speed imaging (100 kA-scans/s) of the entire cornea and provides ~5.1μm axial resolution in corneal tissue. With an imaging range of 5.6 mm (in air), we can cover the full length from the cornea’s apex to the anterior surface of the lens. We have acquired volumetric corneal images from human subjects with different stages of KC and from subjects who underwent surgery or cross-linking therapy. We developed an automatic algorithm for segmenting the outer and inner surfaces of the cornea in the images which will enable precise measurement of the corneal curvature and thickness. This makes SS-OCT an ideal instrument for comprehensive examination of keratoconic corneas.
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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) | 0,001 | 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 ».