MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767337554 · doi:10.1117/1.jbo.22.11.110501

Dense concentric circle scanning protocol for measuring pulsatile retinal blood flow in rats with Doppler optical coherence tomography

2017· article· en· W2767337554 sur OpenAlexaff
Bingyao Tan, Zohreh Hosseinaee, Kostadinka Bizheva

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptical coherence tomographyPulsatile flowConcentricOpticsDoppler effectRetinalBiomedical engineeringBlood flowTomographyMaterials sciencePhysicsMedicineOphthalmologyMathematicsGeometryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variability in the spatial orientation of retinal blood vessels near the optic nerve head (ONH) results in imprecision of the measured Doppler angle and therefore the pulsatile blood flow (BF), when those parameters are evaluated using Doppler OCT imaging protocols based on dual-concentric circular scans. Here, we utilized a dense concentric circle scanning protocol and evaluated its precision for measuring pulsatile retinal BF in rats for different numbers of the circular scans. An spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT) system operating in the 1060-nm spectral range with image acquisition rate of 47,000 A-scans/s was used to acquire concentric circular scans centered at the rat's ONH, with diameters ranging from 0.8 to 1.0 mm. A custom, automatic blood vessel segmentation algorithm was used to track the spatial orientation of the retinal blood vessels in three dimensions, evaluate the spatially dependent Doppler angle and calculate more accurately the axial BF for each major retinal blood vessel. Metrics such as retinal BF, pulsatility index, and resistance index were evaluated for each and all of the major retinal blood vessels. The performance of the proposed dense concentric circle scanning protocols was compared with that of the dual-circle scanning protocol. Results showed a 3.8±2.2 deg difference in the Doppler angle calculation between the two approaches, which resulted in ∼7% difference in the calculated retinal BF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical OpticsMême sujetGlaucoma and retinal disordersTravaux en français237 207