Optical design considerations when imaging the fundus with an adaptive optics correction
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive Optics (AO) technology has been used in confocal scanning laser ophthalmoscopes (CSLO) which are analogous to confocal scanning laser microscopes (CSLM) with advantages of real-time imaging, increased image contrast, a resistance to image degradation by scattered light, and improved optical sectioning. With AO, the instrumenteye system can have low enough aberrations for the optical quality to be limited primarily by diffraction. Diffraction-limited, high resolution imaging would be beneficial in the understanding and early detection of eye diseases such as diabetic retinopathy. However, to maintain diffraction-limited imaging, sufficient pixel sampling over the field of view is required, resulting in the need for increased data acquisition rates for larger fields. Imaging over smaller fields may be a disadvantage with clinical subjects because of fixation instability and the need to examine larger areas of the retina. Reduction in field size also reduces the amount of light sampled per pixel, increasing photon noise. For these reasons, we considered an instrument design with a larger field of view. When choosing scanners to be used in an AOCSLO, the ideal frame rate should be above the flicker fusion rate for the human observer and would also allow user control of targets projected onto the retina. In our AOCSLO design, we have studied the tradeoffs between field size, frame rate and factors affecting resolution. We will outline optical approaches to overcome some of these tradeoffs and still allow detection of the earliest changes in the fundus in diabetic retinopathy.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».