Quantification metrics for telangiectasia using optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) is an autosomal dominant disorder that causes vascular malformations throughout the body. The most prevalent and accessible of these lesions are found throughout the skin and mucosa, and often rupture causing bleeding and anemia. A recent increase in potential HHT treatments have created a demand for quantitative metrics that can objectively measure the efficacy of new and developing treatments. We employ optical coherence tomography (OCT)-a high resolution, non-invasive imaging modality in a novel pipeline to image and quantitatively characterize dermal HHT lesion behavior over time or throughout the course of treatment. This study is aimed at detecting detailed morphological changes of dermal HHT lesions to understand the underlying dynamic processes of the disease. We present refined metrics tailored for HHT, developed from a pilot study using 3 HHT patients and 6 lesions over the course of multiple imaging dates, totalling to 26 lesion images. Preliminary results from these lesions are presented in this paper alongside representative OCT images. This study provides a new objective method to analyse and understand HHT lesions using a minimally invasive, accessible, cost-effective, and efficient imaging modality with quantitative metrics describing morphology and blood flow.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».