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Enregistrement W2021513243 · doi:10.1364/josaa.29.002598

Multimodal adaptive optics retinal imager: design and performance

2012· article· en· W2021513243 sur OpenAlexfundno aff
Daniel X. Hammer, R. Daniel Ferguson, Mircea Mujat, Ankit Patel, Emily Plumb, Nicusor Iftimia, Toco Yuen Ping Chui, James D. Akula, Anne B. Fulton

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America A · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of HealthNational Eye InstituteUniversity of Waterloo
Mots-clésAdaptive opticsScanning laser ophthalmoscopyOptical coherence tomographyComputer scienceOpticsWavefrontComputer visionArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical coherence tomography (OCT) and scanning laser ophthalmoscopy (SLO) are complementary imaging modalities, the combination of which can provide clinicians with a wealth of information to detect retinal diseases, monitor disease progression, or assess new therapies. Adaptive optics (AO) is a tool that enables correction of wavefront distortions from ocular aberrations. We have developed a multimodal adaptive optics system (MAOS) for high-resolution multifunctional use in a variety of research and clinical applications. The system integrates both OCT and SLO imaging channels into an AO beam path. The optics and hardware were designed with specific features for simultaneous SLO/OCT output, for high-fidelity AO correction, for use in humans, primates, and small animals, and for efficient location and orientation of retinal regions of interest. The MAOS system was tested on human subjects and rodents. The design, performance characterization, and initial representative results from the human and animal studies are presented and discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations58
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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