Assessment of macular findings by OCT angiography in patients without clinical signs of diabetic retinopathy: radiomics features for early screening of diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional study aimed to quantitatively analyze the optical coherence tomography angiography (OCTA) images using MATLAB-based software and evaluate the initial changes in macular vascular density and the distortion of the foveal avascular zone (FAZ), before the clinical appearance of diabetic retinopathy. For this purpose, 21 diabetic patients without any clinical features indicating DR, and 21 healthy individuals matched with patients based on their demographic characteristics were included. Macular thickness, macular vascular density, and morphological changes of FAZ were assessed using OCTA. The diagnostic ability of morphological parameters was evaluated by receiver operating curve analysis. The intraclass correlation coefficient (ICCC) index was used to check the consistency of the extracted values. There was no significant difference in age, gender, LogMAR visual acuity, spherical equivalent, and intra-ocular pressure amongst patients and controls. No correlation was found between age and the FAZ area as well as vascular density. The vascular structure of the superficial layer showed FAZ enlargement, reduced vascular density in the macular area, and significant deviations of FAZ shape parameters (convexity and Frequency Domain Irregularity) in patients compared with healthy individuals. Measurements were highly correlated between separate imaging sessions with ICCC of over 0.85 for all parameters. The represented data suggests that radiomics parameters can be applied as both an early screening tool and guidance for better follow-up of diabetic patients who have not had any sign of DR in fundoscopic exams.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».