Melanin migration in retinitis pigmentosa evaluated by ultra-wide-field polarization diversity optical coherence tomography
Notice bibliographique
Résumé
Our research investigates retinal pigmentary abnormalities in Retinitis Pigmentosa (RP) patients using ultra-wide-field high-speed Polarization Diversity Optical Coherence Tomography (PD-OCT) in a clinical setting. To account for the retinal curvature in the wide field of view, adaptive kernel-based spatial averaging is employed for Degree-of-Polarization-Uniformity (DOPU) contrast formation with two complex OCT signals from two orthogonal polarization channels. 20 patients diagnosed with RP were recruited for this study and imaged with PD-OCT. Then, the melanin distribution images from PD-OCT were compared to standard multimodal imaging techniques, including intensity-based OCT, fundus photography, and short-wavelength fundus autofluorescence images. Wide-field PD-OCT imaging technique presented in this study was capable of precisely assessing melanin-related changes in RP over a large field of view and monitoring the disease progression. As a next step, we are investigating the correlation of specific genetic mutations in RP patients with specific clinical presentations and disease progression rates as assessed by the quantitative measurements in PD-OCT. The clinical findings will be presented during the conference.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».