Improving the diagnostic potential of the photopic electroretinogram (ERG) with refined mathematical tools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Examine if the use of refined mathematical tools increases the understanding and diagnostic potential of the photopic ERGs. Methods Analyses were performed on normal and pathological photopic ERGs (background of 30 cd.m‐2; flash intensities ranging from ‐0.8 to 2.84 log cd.sec.m‐2 in 15 steps; n>100). Mathematical instruments included: 1‐ the Continuous Wavelet Transform (CWT)2‐ The Reiman Integrator and 3‐ the Photopic Hill Gaussian:Logistic ratio [GL=Gb/(Gb+Vbmax)]claimed to weight the contribution of the OFF and ON pathways to the photopic ERG. Results 1‐ CWT revealed 3 distinct frequency domains within the 10‐50 msec poststimulus time interval, namely: 20‐40 Hz, 90‐150 Hz and 200‐300 Hz that appeared to be independently modulated by flash intensity and/or pathology. 2‐ Integration of the OPs accurately reconstructed the broadband ERGs (r>0.90), irrespective of CWT. 3‐ In our cohort of RP patients (n=50), the GL ratio was 0.43 ±0.23, compared to 0.60±0.08 in normal (p<.05). Conclusion 1‐CWT dissects the ERG into its primary components, a method that should allow a more accurate quantification of ERG responses. 2‐ Strong evidence supports the concept that the b‐wave results from the integration of the OPs. The value of the integration constant (1 sec) is close to the time constant of the Muller cell membrane suggesting that the latter could be at the origin of this integration. 3‐The broader GL distribution obtained from our RP cohort suggests that in some the OFF retinal pathway is primarily affected while in others the ON is. It remains to be determined if the latter represents two stages of the same disease process or two different disease paths. Supported by CIHR and Réseau Vision.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».