Quantification of RPE Changes in Choroideremia Using a Photoshop-Based Method
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop a reliable and efficient method for quantifying the area of preserved retinal pigment epithelium (RPE), facilitating the evaluation of disease progression or response to therapy in choroideremia (CHM). Methods: The fundus autofluorescence images of CHM patients were captured at baseline and 1 year. A Photoshop-based method was developed to allow the reliable measurement of the RPE area. The results were compared with measurements generated by the Heidelberg Eye Explorer 2 (HEYEX2). The areas measured by two independent graders were compared to assess the test-retest reliability. Results: annually, and a percentage of 8.39% ± 5.24%. The average standard deviations for Photoshop were less than that for HEYEX2 (0.5-1.1 in grader 1; 0.4-1.6 in grader 2), indicating less intragrader variability. The RPE decrease as determined by the Photoshop-based method showed excellent reliability with an intraclass correlation coefficient of 0.944 (95% confidence interval, 0.907-0.966). In Bland-Altman plots, the Photoshop method also exhibited better intergrader agreement. Conclusions: Photoshop-based quantification of preserved RPE area in patients with CHM is feasible and has better test-retest reliability compared with the HEYEX2 method. Translational Relevance: An accurate quantification method for longitudinal RPE change in CHM patients is an important tool for the evaluation of efficacy in any therapeutic trials.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».