Evaluation of hypoxic swelling of human cornea with high speed ultrahigh resolution optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Hypoxia induced corneal swelling was observed and evaluated in healthy human volunteers by use of high speed, ultrahigh resolution optical coherence tomography (UHROCT). Two dimensional corneal images were acquired at a speed of 47,000 A-scans/s with 3µm x 10µm (axial x lateral) resolution in corneal tissue. The UHROCT tomograms showed clear visualization of all corneal layers, including the Bowman's layer and the Descemet's membrane - Endothelium complex. A segmentation algorithm was developed and used for automatic detection of the boundaries of the different corneal layers and evaluation the individual layer thickness as a function of location. Corneal hypoxia was induced by wear of a soft contact lens (SCL) and an eye patch by 2 healthy volunteers for duration of 3 hours. The thickness of all corneal layers was measured as a function of time, prior to, with and after removal of the SCL. Results from the hypoxia study showed different rates of swelling and de-swelling of the individual corneal layers. About 10% increase in the total cornea thickness was observed, similar to the changes in the stroma, the Bowman's membrane swelled by 20%, while no significant change in the thickness was observed in the Descemet's - Endothelium complex.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».