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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».