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Enregistrement W2020432239 · doi:10.1097/00006324-200007000-00009

Optical Coherence Tomography: An Introduction to the Technique and its Use

2000· review· en· W2020432239 sur OpenAlexafffund
Patricia K. Hrynchak, Trefford Simpson

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésOptical coherence tomographyRetinalGlaucomaOptic nerveOpticsCorneaRetinaAdaptive opticsScleraOphthalmologyMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report describes the new optical imaging technique of optical coherence tomography (OCT). OCT is capable of high-resolution, micrometer-scale, cross-sectional imaging of biological tissue. The OCT for ophthalmic application uses 843-nm, near-infrared light, which produces a longitudinal resolution of 10 to 20 microm and a penetration depth of a few millimeters. The scans are displayed in a false color representation scale on which warm colors represent areas of high optical reflectivity and cool colors represent areas of minimal or no reflectivity. A cross-sectional view similar to a histology section is obtained. The cornea, iris, and lens may be visualized as well as the retina and optic nerve. OCT has been used to investigate several ocular diseases. These include macular disease, genetic retinal disease, retinal detachment and retinoschisis, choroidal tumors, optic nerve disorders, and glaucoma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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