Advanced imaging of corneal neovascularisation with a novel swept-source AS-OCTA system
Notice bibliographique
Résumé
Aims To explore the clinical application of a novel swept-source anterior segment optical coherence tomography angiography (AS-OCTA) system for imaging corneal neovascularisation (CoNV), assessing limbal vasculature and detecting short-term vascular changes following pharmacologic vasoconstriction. Methods This cross-sectional observational study included 20 eyes: 10 with clinically diagnosed CoNV of various aetiologies and 10 healthy controls. Each eye underwent AS-OCTA imaging using the BMizar 400kHz Full-Range Swept-Source OCT system at baseline and after administration of 10% phenylephrine (PE). FlowArea (mm 2 ) was automatically calculated across predefined circular regions of interest (ROIs) encompassing the cornea, limbus and episclera. In corneal and limbal ROIs, en face images were segmented into three depth layers: total (epithelium to endothelium), superficial (epithelium to 150 µm) and deep (150 µm to endothelium). Results CoNV eyes exhibited significantly higher total and deep corneal FlowArea compared with controls (p=0.0002 and p=0.0005, respectively). Post PE, a significant reduction in FlowArea was observed in the total and deep corneal layers of CoNV eyes (p=0.006 and p=0.009, respectively), and in the limbal region of both groups, with significant reductions observed in CoNV and controls (p=0.006 and p=0.003, respectively). Conclusions This AS-OCTA platform enabled high-resolution, depth-resolved visualization of CoNV and revealed vascular changes following topical vasoconstriction. The extended field of view allowed simultaneous assessment of corneal, limbal and episcleral vasculature within a single scan session, supporting its potential role in both diagnostic evaluation and longitudinal monitoring of anterior segment diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».