Automated Retroillumination Photography Analysis for Objective Assessment of Fuchs Corneal Dystrophy
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: Retroillumination photography analysis is an objective tool for the assessment of the number and distribution of guttae in eyes affected with Fuchs corneal dystrophy (FCD). Current protocols include manual processing of images; here, we assess validity and interrater reliability of automated analysis across various levels of FCD severity. METHODS: Retroillumination photographs of 97 FCD-affected corneas were acquired, and total counts of guttae were previously summated manually. For each cornea, a single image was loaded into ImageJ software. We reduced color variability and subtracted background noise. Reflection of light from each gutta was identified as a local area of maximum intensity and counted automatically. Noise tolerance level was titrated for each cornea by examining a small region of each image with automated overlay to ensure appropriate coverage of individual guttae. We tested interrater reliability of automated counts of guttae across a spectrum of clinical and educational experience. RESULTS: A set of 97 retroillumination photographs was analyzed. Clinical severity as measured by a modified Krachmer scale ranged from a severity level of 1 to 5 in the set of analyzed corneas. Automated counts by an ophthalmologist correlated strongly with Krachmer grading (R = 0.79) and manual counts (R = 0.88). Intraclass correlation coefficients demonstrated strong correlation at 0.924 (95% CI, 0.870-0.958) among cases analyzed by 3 students, and 0.869 (95% CI, 0.797-0.918) among cases for which images were analyzed by an ophthalmologist and 2 students. CONCLUSIONS: Automated retroillumination photography analysis allows for grading of FCD severity with high resolution across a spectrum of disease severity.
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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 | 0,000 |
| 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