Enhanced depth imaging in swept-source optical coherence tomography: Improving visibility of choroid and sclera, a masked study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To compare enhanced depth imaging in swept-source optical coherence tomography and non–enhanced depth imaging optical coherence tomography in their ability to capture choroidal and scleral details. Methods Averaged foveal B-Scans were obtained from 40 eyes of 20 healthy volunteers by swept-source optical coherence tomography with and without enhanced depth imaging. Visibility and contrast of vascular details within the choroid, choroidoscleral junction, and sclera were evaluated by masked readers using an ordinal scoring scale. Outcomes were analyzed using the Wilcoxon signed rank-sum test. Results Visibility of the choroidal vascular details ( Z = 5.94, p < .001), the choroidoscleral junction ( Z = 5.85, p < .001), and the sclera ( Z = 6.80, p < .001) was significantly higher with enhanced depth imaging than with non–enhanced depth imaging swept-source optical coherence tomography. Similarly, image contrast was significantly higher with enhanced depth imaging than with non–enhanced depth imaging swept-source optical coherence tomography for the choroidal vascular details ( Z = 9.47, p < .001), for the choroidoscleral junction ( Z = 9.28, p < .001), and for the sclera ( Z = 9.42, p < .001). Conclusion Enhanced depth imaging applied to swept-source optical coherence tomography–averaged foveal B-scans enhances visualization of the choroidal details, of the choroidoscleral junction, and of the sclera. This novel modality can easily be implemented in clinics and could improve our understanding of conditions involving the choroid or the sclera.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».