Slope-based segmentation of articular cartilage using polarization-sensitive optical coherence tomography phase retardation image
Notice bibliographique
Résumé
A segmentation method based on phase retardation measurements from polarization-sensitive optical coherence tomography (PS-OCT) is developed to differentiate the structural zones of articular cartilage. The organization of collagen matrix in articular cartilage varies over the different structural zones, generating different tissue birefringence. Analyzing the slope of the accumulated phase retardation at different depths can detect the variation in tissue birefringence and be used to segment the structural zones. The method is validated on phantoms composed of layers of different materials. Articular cartilage samples from adult swine are segmented with the method. The characteristics in each segmented zone are also examined by histology and high-resolution second-harmonic generation imaging, showing distinctive properties that match with the anatomical structure of articular cartilage. The segmentation algorithm is also applied on PS-OCT images acquired at multiple illumination angles, where the angular dependence of tissue birefringence in the deep zone is detected. This method offers a noninvasive imaging approach to differentiating the structural zones of articular cartilage, as well as a quantification approach based on the phase retardation measurements of PS-OCT. This method has great potential in studying depth-related progression of cartilage degeneration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».