Resting state electroretinography: An innovative approach to intrinsic retinal function monitoring
Notice bibliographique
Résumé
The electroretinogram (ERG) represents the biopotential evoked by the retina in response to a light stimulus. The flash evoked ERG (fERG) is the ERG modality most frequently used clinically to diagnose and monitor retinal disorders. We hereby present a new method to record spontaneous retinal activity, without the use of a flash stimulus, that we named the resting-state ERG (rsERG). The recordings were done in normal subjects under light- and dark-adaptation and with different background light conditions (i.e., variations of wavelength and intensity). Additionally, rsERG recordings were obtained in five patients with retinopathies. The signals were subsequently analyzed in the frequency domain, extracting both periodic (i.e., frequency peaks) and aperiodic (i.e., background trend) components of the signal. The later was further assessed through a multifractal analysis using Wavelet Leaders. Results show that, irrespective of the recording conditions used, the rsERG always includes the same 90 Hz component; a frequency component also present in the fERG response, suggesting a retinally-intrinsic origin. However, in addition, the fERGs also includes a low-frequency component which is absent in the rsERGs, a finding supporting a retinally-induced origin. Comparing rsERGs with fERGs in selected patients with various retinal disorders indicates that the two retinal signals are not always similarly affected (either as a result of underlying retinal pathology or otherwise), suggesting an added value in the assessment of retinal function. Thus, the rsERG could have a similar role in clinical visual electrophysiology as that of the resting-state EEG in neurology namely, to quantify changes in spontaneous activity that result from a given disease processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».