Three-dimensional spatiotemporal analysis for the assessment of retinal capillary perfusion using a clinical OCT system
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that subtle changes in retinal microcirculation may precede structural damage in vision-threatening diseases. Among these, perfusion heterogeneity within the retinal capillary network has emerged as a promising biomarker for early detection and disease monitoring. Recent advances in optical coherence tomography (OCT) and OCT-based angiography (OCTA) have enabled high-resolution, three-dimensional imaging of retinal morphology and vasculature. However, commercial systems remain limited in their ability to accurately analyze retinal perfusion dynamics due to reliance on proprietary and undisclosed post-processing algorithms. This paper introduces an effective protocol for spatial and temporal analysis of capillary perfusion heterogeneity using unprocessed OCTA volume data acquired by a commercial retinal imaging system. The proposed method employs a novel analysis utilizing the depth-resolved pixel-wise coefficient of variation (CoV) to quantitatively estimate retinal capillary perfusion heterogeneity. Comparison between the proposed method and conventional CoV analysis emphasizes the reliability of the new approach, incorporating depth-dependent signals. By using unprocessed OCTA data, the proposed method can provide more accurate measurements of retinal perfusion heterogeneity. Furthermore, the image processing techniques developed in this study could serve as a foundation for future research in other retinal vascular disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».