In Vivo Imaging and Morphometry of the Human Pre-Descemet's Layer and Endothelium With Ultrahigh-Resolution Optical Coherence Tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To visualize in vivo and quantify the thickness of the posterior corneal layers: the acellular pre-Descemet's layer (PDL), Descemet's membrane (DM), and endothelium (END) in healthy subjects, using ultrahigh-resolution optical coherence tomography (UHR-OCT). METHODS: A research-grade, 800-nm UHR-OCT system with 0.95-μm axial resolution in corneal tissue was used to image in vivo the posterior cornea in healthy subjects. The system offers approximately 98 dB sensitivity for 680 μW optical power incident on the cornea and 34,000 A-scans/s image acquisition rate. This study comprised 20 healthy subjects, aged 20 to 60 years. The thickness of the PDL, DM, and END layers was measured both with a custom, automatic segmentation algorithm and manually. RESULTS: The boundaries and structure of the posterior corneal layers were clearly visible in the UHR-OCT images. The average thickness was measured to be 6.6 ± 1.4 μm (PDL), 10.4 ± 2.9 μm (DM), and 4.8 ± 0.4 μm (END), which agrees well with published data from ex vivo studies. Both the END and DM thickness showed minor spatial variations, whereas the PDL showed up to 2× thickness change for different locations on the same cross-sectional corneal image or over the entire imaged region of the cornea. CONCLUSIONS: Our data indicate that all three layers of the posterior cornea can be clearly visualized in vivo and their thicknesses measured precisely with UHR-OCT. Although the PDL thickness showed large spatial variations, the thickness of the DM and END layers was consistent over the entire imaged region of the cornea.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,009 |
| 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) | 0,000 | 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 découle