Visibility of Optic Nerve Head Structures With Spectral-domain and Swept-source Optical Coherence Tomography
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the visibility of deep optic nerve head (ONH) structures and the visible area of the anterior surface of the lamina cribrosa (ASLC) with spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) and swept-source OCT (SS-OCT). MATERIALS AND METHODS: In total, 33 glaucoma patients were imaged with SD-OCT (Spectralis, 24 radial B-scans centered on the ONH) and SS-OCT (Atlantis, 12 radial and a horizontal and vertical raster scan pattern containing 5 lines each, centered on the ONH). One of the SS-OCT horizontal and vertical scans that was best matching with the horizontal and vertical scan lines with those of SD-OCT was selected. All B-scans were then exported and deidentified. An independent observer determined whether the posterior choroid, border tissue, anterior scleral canal opening, and LC insertion into the sclera were detectable in the matched scan lines. Bruch membrane opening (BMO) and ASLC were segmented manually in radial scans. The segmented points were combined into a single plane and a linear interpolation was used to define BMO and ASLC areas. RESULTS: The posterior choroid, border tissue, and anterior scleral canal opening were detectable in most patients (94% to 100%, 88% to 100%, and 76% to 100%, respectively) and were not different between SD-OCT and SS-OCT. The LC insertion detection rate was nonstatistically higher for SS-OCT compared with SD-OCT (58% to 85% vs. 42% to 73%; P>0.10). The mean (SD) ASLC visible area (percentage of the respective BMO area) was 124 (30%) with SD-OCT and 135 (32%) with SS-OCT (P<0.01). CONCLUSION: SD-OCT and SS-OCT had comparable detection rates of deep ONH structures; however, a larger area of ASLC was visible with SS-OCT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».