MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135194109 · doi:10.1117/12.2578657

Is the optic disc tilt angle different in myopia?

2021· article· en· W3135194109 sur OpenAlexaff
Nitish Gudapati, S. Swedha, Vasudevan Lakshminarayanan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmmetropiaArtificial intelligenceOptical coherence tomographyGrayscaleThresholdingDilation (metric space)Adaptive histogram equalizationOptic discOptic nerveComputer visionComputer scienceMathematicsGlaucomaPixelHistogram equalizationHistogramRefractive errorOphthalmologyMedicineEye diseaseImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optic disc tilt (ODT), peripapillary atrophy (PPA), and abnormally large or small optic discs are the earliest known changes in myopic eyes and may precede the development of pathological myopia. Increasing ODT and distance between the macula and optic nerve head have been reported as being associated with progressive myopia. Therefore, it is important to segment and quantify the ODT accurately. Using a newly developed automated image processing method we measured the ODT in both myopes and emmetropes. We determined the ODT from myopic eyes (n= 90) and compared the results with emmetropia (n=14). All 104 optical coherence tomography (OCT) images had dimensions of 200x200 pixels corresponding to 6mm x 6mm. The myopic OCT images were labeled based on a severity scale based on the spherical error (SE) as low (-0.5 to -3.00 D SE), moderate (-3.12 to -6.00 D SE), high (-6.12 to -9.00 D SE), and very high (worse than -9.00 D SE) using standard myopia classifications. Each OCT image was segmented by a clinician (CEM) and by the newly proposed method (NAM). The NAM used 8-bit grayscale OCT images which was preprocessed by applying Gaussian blur and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization based thresholding to remove noise and locate regions of interest. Then the images were split into two halves to fit straight lines separately. Morphological erosion and dilation were performed on the images to remove artifacts. They were tested with three combinations of erosion and dilation iterations. Univariate linear regression Lines were fit to trace the white band on each half and angle between the lines was determined. Both the methods showed higher horizontal ODT than vertical. The mean ± SD horizontal ODT (in degrees) in the myopic eye was 18.47 ± 7.67 and 15.84± 6.61 by the NAM and CEM methods. The vertical ODT in the myopic eyes (in degrees) was 16.32 ± 7.10, and 14.52 ± 7.05 by the NAM and CEM methods respectively. However, the NAM showed a maximum difference (2.26 ± 5.68) between horizontal and vertical ODT. The study results show that the ODT in very high myopic eyes (26.33±8.99)is significantly different (p<0.05) when compared to emmetropic eyes (19.47±3.99).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGlaucoma and retinal disordersTravaux en français237 207