Multi-Feature Mapping of Distortions in Amblyopia With Localized Sampling
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to investigate position, orientation, and spatial frequency (SF) distortions in amblyopia, their distribution across the visual field (VF), and their relationship with visual acuity (VA) loss. Methods: Twenty-one participants with amblyopia were tested using three tasks measuring distortions in position, orientation, and SF. Stimuli were presented on a 6 × 6 grid covering the central 5 degrees of the VF, with participants adjusting the fellow eye's perception to match the amblyopic eye. Distortion maps were created for each type, and correlations were analyzed within subjects (across their 3 distortion maps) and between subjects (comparing the same type of distortion maps across participants). Correlations with VA loss were also assessed. Results: The prevalence of distortion maps varied, with SF distortions being the most dominant (88.9%), followed by position distortions (66.7%), and orientation distortions being the least common (22.2%). Distortions extended beyond the fovea. Within subjects, spatial patterns of distortion showed no significant correlations across distortion types (P > 0.05), indicating their independence. Between subjects, no significant correlations were found for the same type of distortion map, suggesting individual variability. Additionally, VA differences were not significantly correlated with any distortion type, reinforcing the independence of VA from perceptual distortions. Conclusions: This study highlights the importance of assessing multiple distortion types to fully characterize perceptual deficits in amblyopia. The findings suggest that no single distortion type fully represents amblyopic spatial distortion, as each operates independently. Distortion mapping is essential for understanding, monitoring improvements, and accurately diagnosing amblyopia, as VA measurements alone fail to address these deficits comprehensively.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| 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 ».