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Enregistrement W4223911607 · doi:10.1364/boe.458079

Monte-Carlo simulation and tissue-phantom model for validation of ocular oximetry

2022· article· en· W4223911607 sur OpenAlexaff
Cléophace Akitegetse, Patricia Landry, Jonathan Robidoux, Nicolas Lapointe, Danny Brouard, Dominic Sauvageau

Notice bibliographique

RevueBiomedical Optics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMonte Carlo methodFundus (uterus)Computer sciencePulse oximetryRetinalHuman eyeOphthalmologyOpticsMedicineArtificial intelligenceNuclear medicinePhysicsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocular oximetry, in which blood oxygen saturation is evaluated in retinal tissues, is a promising technique for the prevention, diagnosis and management of many diseases and conditions. However, the development of new tools for evaluating oxygen saturation in the eye fundus has often been limited by the lack of reference tools or techniques for such measurements. In this study, we describe a two-step validation method. The impact of scattering, blood volume fraction and lens yellowing on the oximetry model is investigated using a tissue phantom, while a Monte Carlo model of the light propagation in the eye fundus is used to study the effect of the fundus layered-structure. With this method, we were able to assess the performance of an ocular oximetry technique in the presence of confounding factors and to quantify the impact of the choroidal circulation on the accuracy of the measurements. The presented strategy will be useful to anyone involved in studies based on the eye fundus diffuse reflectance.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,388

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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