ARTIFICIAL INTELLIGENCE-ENHANCED ANALYSIS OF RETINAL VASCULATURE IN AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate associations between quantitative vascular measurements derived from intravenous fluorescein angiography (IVFA) and baseline characteristics on optical coherence tomography (OCT) in neovascular age-related macular degeneration (nAMD) patients. METHODS: The authors prospectively recruited patients with active choroidal neovascularization secondary to AMD over 50 years old, presenting to a single center in Toronto, Canada from 2017 to 2023. Ultra-widefield IVFA images were processed using the artificial intelligence RETICAD FAassist system to extract quantitative information on blood flow, perfusion, and blood-retinal-barrier (BRB) permeability. Associations between IVFA parameters with functional and anatomical outcomes were examined using univariable and multivariable regression models. RESULTS: Eighty-one nAMD eyes and seven healthy control eyes were included. Compared with healthy controls, BRB permeability in the central and peripheral retina was significantly higher in nAMD patients (P < 0.001). On univariable analysis, BRB permeability measured centrally was significantly associated with central macular thickness (P = 0.035), whereas perfusion and blood flow measured centrally were significantly associated with macular volume (P = 0.043 and 0.037, respectively). On multivariable analysis, BRB permeability remained significantly associated with central macular thickness (P = 0.026). CONCLUSION: Central BRB permeability measured on IVFA was significantly associated with baseline central macular thickness in nAMD patients. Future work should longitudinally explore associations between IVFA parameters and clinical characteristics in diverse nAMD populations.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».