Optical Coherence Tomography in the UK Biobank Study – Rapid Automated Analysis of Retinal Thickness for Large Population-Based Studies
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 describe an approach to the use of optical coherence tomography (OCT) imaging in large, population-based studies, including methods for OCT image acquisition, storage, and the remote, rapid, automated analysis of retinal thickness. METHODS: In UK Biobank, OCT images were acquired between 2009 and 2010 using a commercially available "spectral domain" OCT device (3D OCT-1000, Topcon). Images were obtained using a raster scan protocol, 6 mm x 6 mm in area, and consisting of 128 B-scans. OCT image sets were stored on UK Biobank servers in a central repository, adjacent to high performance computers. Rapid, automated analysis of retinal thickness was performed using custom image segmentation software developed by the Topcon Advanced Biomedical Imaging Laboratory (TABIL). This software employs dual-scale gradient information to allow for automated segmentation of nine intraretinal boundaries in a rapid fashion. RESULTS: 67,321 participants (134,642 eyes) in UK Biobank underwent OCT imaging of both eyes as part of the ocular module. 134,611 images were successfully processed with 31 images failing segmentation analysis due to corrupted OCT files or withdrawal of subject consent for UKBB study participation. Average time taken to call up an image from the database and complete segmentation analysis was approximately 120 seconds per data set per login, and analysis of the entire dataset was completed in approximately 28 days. CONCLUSIONS: We report an approach to the rapid, automated measurement of retinal thickness from nearly 140,000 OCT image sets from the UK Biobank. In the near future, these measurements will be publically available for utilization by researchers around the world, and thus for correlation with the wealth of other data collected in UK Biobank. The automated analysis approaches we describe may be of utility for future large population-based epidemiological studies, clinical trials, and screening programs that employ OCT imaging.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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