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.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».