Standardizing image acquisition and processing methods: a critical need for the accurate assessment of retinal blood vessel tortuosity
Notice bibliographique
Résumé
Retinal vascular tortuosity is a biomarker associated with various retinal and systemic diseases. However, its clinical application is hindered by the lack of an objective, standardized definition. With the growing number of automated pipelines for the evaluation of tortuosity from retinal images, the impact of image processing, choice of tortuosity index, and retinal camera imaging parameters have been overlooked. This study assesses the robustness of different tortuosity indices to artificial changes in camera imaging parameters and the choice of centerline extraction algorithm to provide a path toward standardization of tortuosity quantification. Five tortuosity indices were implemented and tested on tortuosity-ordered vessel segments using Spearman's Rank Correlation Coefficients for comparison. Comparable results were obtained for all tested indices. Image magnification was found to have minor or no impact on the most tested indices. A key finding from this study is that the same blood vessel imaged in different regions of the field of view of the same imaging system may differ in measured tortuosity. Different centerline extraction algorithms were also found to have a critical impact on tortuosity quantification. Taken as a whole, this study shows the importance of standardizing the analytical procedures in the evaluation of blood vessel tortuosity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».