Visual stimulus-evoked transient blood flow and blood vessel diameter changes in the healthy human retina measured with a combined OCT+ERG system
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative retinal diseases, such as glaucoma, age-related macular degeneration and diabetic retinopathy, cause gradual damage to the retinal morphology, blood vasculature, and neuronal function, and ultimately lead to blindness. In this study, a retinal OCT system was combined with a clinical electroretinography (ERG) system to investigate visually-evoked transient changes in the retinal blood flow (RBF) and blood vessel diameter (BVD) in the healthy human retina. The OCT system offered 2.7 µ m axial resolution in retinal tissue and 98 dB sensitivity for 1.1 mW imaging power and 250 kHz image acquisition rate. Doppler OCT (double circular scans around the optic nerve head) and ERG traces were acquired from healthy subjects in response to 10 Hz, white light flicker stimuli and different stimulus intensities. The ERG system was used to generate visual stimuli of precise timing, duration, luminance, and flicker frequency, as well as to confirm the retinal neuronal response to the visual stimulation. MATLAB-based custom algorithms were developed to track time-dependent changes in the RBF and BVD from the OCT images. Results from this study revealed a rapid transient increase in the RBF accompanied by transient vasoconstriction and vasodilation of the retinal blood vessels in response to the flicker stimulation. The amplitude and latency of the RBF and BVD responses were dependent on the stimulus intensity as well as the blood vessel type (arteries or veins).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».