Spatial and Temporal Changes in Choroid Morphology Associated With Long-Duration Spaceflight
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Amid efforts to understand spaceflight associated neuro-ocular syndrome (SANS), uncovering the role of the choroid in its etiology is challenged by the accuracy of image segmentation. The present study extended deep learning-based choroid quantification from optical coherence tomography (OCT) to the characterization of pulsatile and topological changes in the macular plane and investigated changes in response to prolonged microgravity exposure. Methods: We analyzed OCT macular videos and volumes acquired from astronauts before, during, and after long-duration spaceflight. Deep learning models were fine-tuned for choroid segmentation and combined with further image processing toward vascularity quantification. Statistical analysis was performed to determine changes in time-dependent and spatially averaged variables from preflight baseline. Results: For 12 astronauts with a mean age of 47 ± 9 years, there were significant increases in choroid thickness and luminal area (LA) averaged over OCT macular video segments. There was also a significant increase in pulsatile LA. For a subgroup of six astronauts for whom inflight imaging was available, choroid volume, luminal volume, and the choroidal vascularity index over the macular region all increased significantly during spaceflight. Conclusions: The findings suggest that localized choroid pulsatile changes occur following prolonged microgravity exposure. They show that the choroid vessels expand in a manner similar to the choroid layer across the macular region during spaceflight, with a relative increase in the space they occupy. The methods developed provide new tools and avenues for studying and establishing effective countermeasures to risks associated with long-duration spaceflight.
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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) | 0,001 | 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 ».