Convolutional Neural Networks for Spectroscopic Analysis in Retinal Oximetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Retinal oximetry is a non-invasive technique to investigate the hemodynamics, vasculature and health of the eye. Current techniques for retinal oximetry have been plagued by quantitatively inconsistent measurements and this has greatly limited their adoption in clinical environments. To become clinically relevant oximetry measurements must become reliable and reproducible across studies and locations. To this end, we have developed a convolutional neural network algorithm for multi-wavelength oximetry, showing a greatly improved calculation performance in comparison to previously reported techniques. The algorithm is calibration free, performs sensing of the four main hemoglobin conformations with no prior knowledge of their characteristic absorption spectra and, due to the convolution-based calculation, is invariable to spectral shifting. We show, herein, the dramatic performance improvements in using this algorithm to deduce effective oxygenation (SO 2 ), as well as the added functionality to accurately measure fractional oxygenation ( $${{\bf{SO}}}_{{\bf{2}}}^{{\boldsymbol{f}}{\boldsymbol{r}}}$$ SO 2 f r ). Furthermore, this report compares, for the first time, the relative performance of several previously reported multi-wavelength oximetry algorithms in the face of controlled spectral variations. The improved ability of the algorithm to accurately and independently measure hemoglobin concentrations offers a high potential tool for disease diagnosis and monitoring when applied to retinal spectroscopy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».