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Enregistrement W2985977782 · doi:10.1121/1.5137064

Plane-wave imaging of ocular blood-flow

2019· article· en· W2985977782 sur OpenAlexaff
Ronald H. Silverman, Raksha Urs, Jeffrey A. Ketterling, Billy Y. S. Yiu, Alfred C. H. Yu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood flowGlaucomaOptical coherence tomographyChoroidRetinaMedicineBiomedical engineeringComputer scienceOpticsOphthalmologyRadiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood-flow plays an important role in pathogenesis and progression of many ocular diseases. While optical coherence tomography angiography (OCT-A) has revolutionized depiction of the retinal vasculature, it provides little information regarding flow velocities and cannot visualize the arteries and veins supplying and draining the eye. We implemented plane-wave ultrasound methods to address these shortcomings using the Verasonics Vantage-128 with L22-14 linear array probes. We are performing clinical studies of glaucoma, retinopathy of prematurity, preeclampsia, vascular malformations and tumors. Scans are typically acquired for 3 s, capturing 2-3 cardiac cycles. Compounded data (2–6 angles) acquired at a 1–6 kHz PRF are post-processed using a singular value decomposition filter to suppress stationary structures and power-Doppler images are generated. By selecting areas-of-interest representing specific vessels or the choroid (the vascular tissue underlying and supplying the retina), spectrograms are produced, enabling measurement of flow velocities and resistive indices for each vascular component. We are also performing pre-clinical studies of blood-flow in the rat eye, with and without introduction of contrast microbubbles, and are developing super-resolution methods that approach OCT in resolution for improved depiction of the microvasculature as we develop the rat as a model of glaucoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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