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Enregistrement W2132881881 · doi:10.1136/bjo.2008.146233

Colour versus grey-scale display of images on high-resolution spectral OCT

2009· article· en· W2132881881 sur OpenAlexaboutno aff
Manjot Brar, D-U G Bartsch, N. Nigam, F. Mojana, Luis Gómez, Lingyun Cheng, Joshua Hedaya, William R. Freeman

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteUniversity of California, San Diego
Mots-clésGrey scaleOptical coherence tomographyGrey levelRetinalMedicineVisibilityOphthalmologyGrading scaleScale (ratio)Artificial intelligenceRetinal pigment epitheliumEpiretinal membraneComputer visionOpticsComputer scienceImage (mathematics)CartographyVisual acuityVitrectomySurgeryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To determine whether colour or grey-scale images from high-resolution spectral optical coherence tomography (OCT) are superior in visualising clinically important details of retinal structures. METHODS: Patients with macular pathologies were imaged using spectral OCT (OTI, Toronto, Canada). Two reviewers independently analysed the retinal structures and pathologies and graded them on a four-point scale on the basis of the visibility. A third reviewer masked to the results then reviewed images where there was a different score for colour versus grey scale. RESULTS: Statistical analysis showed the grey-scale image to be significantly better in visualising the details of epiretinal membrane, photoreceptor and retinal pigment epithelium layer morphology than the colour scale image (p = 0.00088-0.0006). In 16.17% of eyes, the colour image led to the false impression of photoreceptor disruption. CONCLUSION: Grey-scale images are qualitatively superior to the colour-scale images on high-resolution spectral OCT. Colour images can be misleading, as the displayed colours are false colours, and the observer may see a dramatic change in colour and interpret that as a large change in the OCT reflectivity.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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