Retinal Prostheses: Engineering and Clinical Perspectives for Vision Restoration
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Notice bibliographique
Résumé
A retinal prosthesis, also known as a bionic eye, is a device that can be implanted to partially restore vision in patients with retinal diseases that have resulted in the loss of photoreceptors (e.g., age-related macular degeneration and retinitis pigmentosa). Recently, there have been major breakthroughs in retinal prosthesis technology, with the creation of numerous types of implants, including epiretinal, subretinal, and suprachoroidal sensors. These devices can stimulate the remaining cells in the retina with electric signals to create a visual sensation. A literature review of the pre-clinical and clinical studies published between 2017 and 2023 is conducted. This narrative review delves into the retinal anatomy, physiology, pathology, and principles underlying electronic retinal prostheses. Engineering aspects are explored, including electrode-retina alignment, electrode size and material, charge density, resolution limits, spatial selectivity, and bidirectional closed-loop systems. This article also discusses clinical aspects, focusing on safety, adverse events, visual function, outcomes, and the importance of rehabilitation programs. Moreover, there is ongoing debate over whether implantable retinal devices still offer a promising approach for the treatment of retinal diseases, considering the recent emergence of cell-based and gene-based therapies as well as optogenetics. This review compares retinal prostheses with these alternative therapies, providing a balanced perspective on their advantages and limitations. The recent advancements in retinal prosthesis technology are also outlined, emphasizing progress in engineering and the outlook of retinal prostheses. While acknowledging the challenges and complexities of the technology, this article highlights the significant potential of retinal prostheses for vision restoration in individuals with retinal diseases and calls for continued research and development to refine and enhance their performance, ultimately improving patient outcomes and quality of life.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle