Semantic segmentation of the avascular zone of the fovea in optical coherence tomography angiography: evaluation of techniques and applications in ocular diseases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study addresses the use of zero-shot learning (ZSL) for segmentation of the foveal avascular zone (FAZ) in optical coherence tomography (OCT) images obtained through the RedCheck® platform. Accurate FAZ segmentation is essential for ophthalmologic diagnoses in conditions such as diabetic retinopathy and age-related macular degeneration. The proposed method aims to overcome the limitation of labeled data, reducing both the cost and time associated with model training. METHODS: A total of 200 images from healthy patients were used. A neural network-based model was employed to identify the FAZ without specific labeled data, using pre-trained representations for contextual learning. Model performance was evaluated by comparing the automatic segmentation results with the manual annotations provided by specialists. RESULTS: Quantitative analysis revealed a mean intersection over union (MIoU) of 0.86, indicating consistent model performance in identifying regions of interest. The median IoU was 0.89, with an interquartile range between 0.85 (Q1) and 0.92 (Q3), demonstrating the method’s precision in most samples. Extreme values showed a maximum IOU of 0.97, reflecting excellent agreement, whereas the minimum IoU of 0.03 revealed limitations in atypical cases. The standard deviation of 0.11 indicated moderate variation in the results, and the 95% confidence interval for the MIoU ranged from 0.84 to 0.89, ensuring the statistical reliability of the approach. DISCUSSION: The findings demonstrate the feasibility and accuracy of the ZSL-based method for FAZ segmentation, even in the absence of labeled data. Despite the positive results, variability observed in specific images highlights the need for improvements to increase the model’s robustness in more heterogeneous data scenarios.
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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) | 0,000 | 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 ».