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Enregistrement W2790428249 · doi:10.21037/aes.2018.ab092

AB092. Database for the anatomopathological, functional and surgical characterization of the cornea

2018· article· en· W2790428249 sur OpenAlexaff
Jean Meunier, Mona Dagher, Julia C. Talajic, Marie-Claude Robert, Isabelle Brunette

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorneaMedicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this infrastructure is to provide to the Network researchers a database and diverse related tools for the anatomical and functional analysis of the normal, pathological and surgical cornea. Methods: This database is composed of normal and pathological individuals, totaling more than 36,000 patients. It includes anatomical and functional imaging data, physiological optics data, psychometric and clinical data (medical history, surgical parameters, acuteness, etc.). Various corneal topography tools were added, giving the database a unique character: tools for analyzing individual maps, average map tools for the study and comparison of populations, 3D modeling and visualization tools, statistical tools, etc. There are also screening tools for detecting various corneal conditions (LASIK, PRK, RK, keratoconus) and for secure data exchange between colleagues. Results: Several studies were made in recent years thanks to this common infrastructure. For example, this database has provided important information regarding the evolution of the 3D shape of the normal cornea with age and ametropia and has confirmed the mirror symmetry of corneas for the right and the left eyes (enantiomorphism). The different stages of Fuchs’ dystrophy were also characterized to provide essential knowledge for surgery of the posterior layer of the cornea. Our database also allowed studying the anatomy of the wounds and the shape of the cornea before and after a transfixing transplant or an endothelial transplant (DSAEK and DSEK). The data on the characterization of experimentally transplanted corneas with corneal equivalents generated by tissue engineering and the recent addition of clinical data on the replacement of a diseased cornea with a synthetic corneal equivalent (keratoprosthesis) also resulted in several publications. More recently, the database has allowed to develop innovative algorithms to determine the optimal shape of an implant according to the clinical parameters of the recipient. On the other hand, we also demonstrated that the 3D shape of the cornea can be used as a biometric characteristic (such as fingerprints) for identification of individuals for various applications ranging from forensics to secure border crossings. Consequently, a new multimodal database (cornea + iris + eventually retina) was created for the purpose of biometric identifications. This database provides a unique set of anatomical and functional tools for the analysis of the cornea. It is characterized by the scientific quality and large quantity of accumulated information on the cornea and the high-level tools to exploit its content. Conclusions: The common infrastructure is easily accessible to all VHRN members on request. The database will also be accessible online in 2018 (see http://cvl.concordia.ca for more information).

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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