Non-contact, in-vivo, functional, and structural ophthalmic imaging using multimodal photoacoustic remote sensing (PARS) microscopy and swept source optical coherence tomography (SS-OCT)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early diagnosis of ocular diseases improves the understanding of pathophysiology and aids in accurate monitoring and effective treatment. Advanced, multimodal ocular imaging platforms play a crucial role in visualization of ocular components and provide clinicians with a valuable tool for evaluating various eye diseases. Here, for the first time we present a non-contact, multiwavelength photoacoustic remote sensing (PARS) microscopy and swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) for in-vivo functional and structural imaging of the eye. The system provides complementary imaging contrasts of optical absorption and optical scattering, and is used for non-contact, in-vivo imaging of murine eye. Results of vasculature and structural imaging as well as melanin content in the retinal pigment epithelium layer are presented. Multiwavelength PARS microscopy using Stimulated Raman Scattering is applied to enable in-vivo, non-contact oxygen saturation estimation in the ocular tissue. The reported work may be a major step towards clinical translation of ophthalmic technologies and has the potential to advance the diagnosis and treatment of ocular diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».