AB091. A novel method for the measurement of pulsatile choroidal blood flow based on video-rate OCT imaging and automated segmentation of the choroid: description and reproducibility
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the years, a variety of non-invasive techniques have been developed to allow the measurement of blood flow in living human eyes. However, none of the existing techniques has yet been adopted in clinical practice due to their limitations and lack of standardization. Moreover, no reliable technique is currently available to measure the pulsatile choroidal blood flow (PCBF). We propose a novel method based on video-rate optical coherence tomography (OCT) imaging and automated segmentation to measure the pulsatile component of choroidal blood flow in vivo, and demonstrate its repeatability. Methods: Adapted from our earlier work (Beaton et al.), this method uses video-rate OCT with enhanced depth imaging and automated segmentation of the choroid to measure the pulsatile choroidal volume change. Imaging is carried out at the fundus for less than a minute at 7 Hz. In each frame, choroidal thickness (CT) is measured by a segmentation algorithm based on graph cuts using an edge-probability weighting scheme. The algorithm computes the CT change corresponding to choroidal filling over the time-series and subsequently derives the pulsatile choroidal volume change through an approximate model of the eye. Fifty-eight subjects were recruited from the Maisonneuve-Rosemont Hospital and PCBF was measured twice in one eye within the same session and by a single examiner. Repeatability was assessed using the Bland-Altman plot and Intraclass correlation coefficient as calculated with SPSS. Results: Two measurements of PCBF were successfully obtained for each eye using our technique. The average measures ICC for choroidal volume change was 0.929 (95% CI, 0.881, 0.958), showing good to excellent repeatability. The Bland-Altman plot and Pearson coefficient (r=0.840, P<0.001) showed agreement and a strong correlation respectively between intra-session measurement of OR in all examined eyes. Conclusions: This study confirms the high repeatability of pulsatile choroidal blood flow measurements obtained with our optical method, allowing further investigation of blood flow in ocular diseases such as glaucoma and AMD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».