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Enregistrement W2400153707 · doi:10.1167/iovs.15-18936

In Vivo Imaging and Morphometry of the Human Pre-Descemet's Layer and Endothelium With Ultrahigh-Resolution Optical Coherence Tomography

2016· article· en· W2400153707 sur OpenAlexafffund
Kostadinka Bizheva, Lacey Haines, Erik Mason, Benjamin MacLellan, Bingyao Tan, Denise Hileeto, Luigina Sorbara

Notice bibliographique

RevueInvestigative Ophthalmology & Visual Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOptical coherence tomographyCorneaMaterials scienceIn vivoEx vivoDescemet membraneOphthalmologyTomographyOpticsResolution (logic)Image resolutionBiomedical engineeringMedicineBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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