Dense concentric circle scanning protocol for measuring pulsatile retinal blood flow in rats with Doppler optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».