Multi-scale and -mode sensorless adaptive optics OCT for in vivo human retinal imaging (Conference Presentation)
Notice bibliographique
Résumé
In this study we describe our novel Multi-Scale and multi-Mode Sensorless Adaptive Optics OCT system (MSM-SAO-OCT). Our system expands upon our previously reported work by introducing a zoomable collimator, phase calibration interferometer, and polarization diversity detection module. By using a zoomable collimator into the system setup, we allow an adjustable probing beam diameter without the need to change the optical setup, permitting imaging with both low and high lateral resolution (18 µm – 6 µm) at various Fields of View (FOV) within diffraction limited resolution. By employing SAO optimization algorithm, different morphological structures and microvasculature in a retina were clearly visualized after wavefront aberration correction with dual deformable optical elements – Variable Focus Lens (VFL) for defocus and a Multi-Actuator Adaptive Lens (MAL) for two astigmatisms. For retinal vasculature imaging, MSM-SAO-OCT system generates flow-specific contrast as measuring amplitude of complex variance from the multiple OCT B-scans from the same transverse location after stabilizing OCT signals in a phase using a static interference signal from phase calibration interferometer. In addition, the use of polarization diversity detection allows to create Degree Of Polarization Uniformity (DOPU) contrast using for visualization of the Retinal Pigment Epithelium (RPE) with its inherent tissue characteristic (polarization scrambling). In order to demonstrate functionality and clinical utility of the MSM-SAO-OCT system, in vivo human retinal imaging was performed on research subjects, and imaging results are presented and discussed.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».