Comparison of Human Central Cornea and Limbus <i>in Vivo</i> Using Optical Coherence Tomography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to compare central corneal and limbal total and epithelial thickness using a commercially available optical coherence tomographer. METHODS: A Humphrey-Zeiss Optical Coherence Tomographer (OCT [Carl Zeiss, Meditec, Dublin, CA]) was used to obtain corneal images from 10 subjects. Central corneal and limbal total and epithelial thickness of both eyes were measured using the OCT. Each OCT image comprised 100 measurements, 10 nasal, 10 central, and 10 temporal measurements from each image were analysed. RESULTS: The central corneal and epithelial thickness of the right and the left eyes were 507.9 +/- 35.8 microm, 58.4 +/- 2.5 microm, 506.9 +/- 37.4 microm, and 58.5 +/- 2.5 microm, respectively. There were no differences between eyes (p > 0.05). The nasal and temporal limbal total and epithelial thickness of the right and left eyes were 703.8 +/- 32.1 microm, 704.9 +/- 31.0 microm, 76.8 +/- 3.5 microm, 77.9 +/- 2.9 microm, 704.4 +/- 31.8 microm, 706.3 +/- 32.5 microm, 77.5 +/- 2.8 microm, and 77.8 +/- 2.5 microm, respectively. There were no differences between the nasal and temporal total and epithelial thickness of both eyes (p > 0.05). However, there was a statistical difference between the central corneal and limbal total and epithelial thickness (both p < 0.05). CONCLUSIONS: Central cornea and limbus are measurably different using OCT. Central cornea is thinner than limbus for both total thickness and epithelial thickness. There is no difference between eyes of central corneal and limbal total and epithelial thickness. Optical Coherence Tomography is a useful instrument for in vivo human limbal morphometry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».