Measuring Diet Intake in Adolescents: Relative Validation of an Artificial Intelligence Enhanced, Image Assisted Mobile Application in the CHILD Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Retinopathy of prematurity (ROP) is an eye condition in newborns caused by oxidative stress leading to the abnormal growth of the retinal blood vessels.Rodent models are commonly used to study ROP, but the retina must be analyzed in vitro, leaving no opportunity to monitor its progression.Fundus imaging is used in clinical ophthalmology and could provide a method for in vivo imaging in rodents with ROP.Lutein is a dietary antioxidant that serves as the main component of the macular pigment, making it vital for infant ocular health.Lutein has been shown to promote revascularization in neonatal rats with ROP.The aim of this study was to develop a smartphone-based fundus imaging system and a computer vision-based method to monitor the in vivo changes caused by lutein in neonatal rats with ROP.Methods: KRN 633 was used to induce ROP, and lutein was administered orally to rats with ROP from postnatal day 9 (P9) until P21.Rat pups with ROP receiving olive oil served as a negative control.Fundus imaging was conducted using a condensing lens and a smartphone.At P22, rats were euthanized, and in vitro analysis of the retina was conducted for comparison using immunohistochemistry.The arterial tortuosity was analyzed from fundus images manually using ImageJ and by the computer vision-based method developed from the OpenCV module in Python.Results: ROP induced tortuous arteries in the fundus and microscopy images of the retina.Lutein improved arterial tortuosity in rats with ROP, which was successfully visualized by both the microscopy and fundus images.The two imaging techniques exhibited a significantly positive correlation.Additionally, the analysis of the fundus images with the computer vision-based method was significantly correlated with ImageJ analysis.Conclusions: The smartphone-based fundus camera system could be used to supplement traditional histological analysis by providing a cheap and accessible method for in vivo imaging and monitoring the effect of nutritional interventions on retinal diseases in rodent models.With future research, the computer vision-based image processing technique can be enhanced to evaluate other measures of visual function.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».